【24h】

Laplace Exponential Family PCA

机译:拉普拉斯指数家族PCA

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摘要

Considering numerous types of data, this paper discusses application of PCA to exponential family distributions. Reviewing the probabilistic basis of PCA, we propose a model using Laplace approximation, which was widely used in classification context, Laplace exponential family PCA (LePCA). The proposed approach provides a more probabilistic solution compared with numerous models before. Standard EM algorithm can be applied to this model, while only a degraded form of EM is applicable on previous exponential PCA models. LePCA absorbs probabilistic PCA, as well as the traditional PCA as its specialization by taking the Gaussian assumption for granted.
机译:考虑到许多类型的数据,本文讨论了PCA在指数族分布中的应用。回顾PCA的概率基础,我们提出了一个使用Laplace逼近的模型,该模型已广泛用于分类上下文中,即Laplace指数族PCA(LePCA)。与之前的众多模型相比,所提出的方法提供了更高的概率解决方案。可以将标准EM算法应用于该模型,而在以前的指数PCA模型中仅适用于降级形式的EM。 LePCA通过将高斯假设视为理所当然的,吸收了概率PCA以及传统的PCA作为其专业知识。

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