随机分区树并行化MCMC算法的MATLAB实现

针对大数据集的常规MCMC算法在计算上往往非常昂贵，因而提出了令人尴尬的并行MCMC（EP-MCMC），其核心思想是将数据集划分为多个子集，利用独立的采样算法处理这些子集，并最终汇总子集后验图以获取最终结果。 本文档中描述的EP-MCMC算法特别应用了随机分区树，这是一种可以处理无分布子集，便于重采样且适应多种尺度的高效算法。代码库中维护的PART实现是用MATLAB编写的，方便研究者和开发者快速上手并利用这一算法。 在使用随机分区树并行化MCMC算法的过程中，首先需要将数据划分为若干个子集，每个子集包含一定数量的数据点。例如，如果有一个包含1000个数据点的大型数据集，可以将其划分为10个子集，每个子集包含100个数据点。需要注意的是，分区的过程并不要求每个子集的大小完全相等，可以根据具体需求灵活调整。 快速开始指南给出了使用PART运行并行MCMC的基本步骤。首先，进行数据划分；其次，利用MCMC算法对每个子集进行独立的采样；最后，采用特定的组合规则将所有子集后验图汇总起来，以得到对总体数据集的近似后验分布。 本文档所讨论的算法实现是通过一个名为random-tree-parallel-MCMC-master的MATLAB代码库进行提供的，这为研究人员提供了一个实用的起点，以便在他们的数据分析工作中应用并行化MCMC技术。"