混合デイリクレ過程モデルを用いたARMAモデルベース時系列クラスタリング

摘要

混合デイリクレ過程(DPM）モデルは，要素モデル数を指定する必要のないノンパラメトリック混合モデリングを可能にする．要素モデル数の指定が必要ないことは，クラスタリングにとって非常に有益であり，DPMモデルは多くのクラスタリング問題へ適用され成功を収めている．共役事前分布が使用される場合には，DPMモデルに対するギブスサンプリング法が確立されているが，ARMAモデルのように共役事前分布を持たない要素モデルの場合には困難に直面する．本論文では，ギブスサンプリングに内在するメトロポリス·ヘイスティングスのマルコフ連鎖を導入することでこの問題に対応し，ARMAモデルベースの時系列クラスタリング法を実現する．