<div dir="ltr"><br><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">ISBA-BNP Program Chair Juhee Lee</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:juheelee@soe.ucsc.edu">juheelee@soe.ucsc.edu</a>></span><br>Date: Tue, Oct 14, 2025 at 1:12 PM<br>Subject: ISBA-BNP October 2025 webinar: Guillaume Kon Kam King<br>To: Prof. Hedibert Lopes <<a href="mailto:hedibert@gmail.com">hedibert@gmail.com</a>><br></div><br><br><p>Dear ISBA members,</p>

<p>We are pleased to announce the launch of the BNP-ISBA Webinar Series for the new academic year, organized by the Bayesian Nonparametric Section of ISBA. Last year, we introduced a new format for the series, and we will continue with this format this year. Webinars will be held approximately every two months. Details about upcoming webinars, including the Zoom link, are available at: <a href="https://bnp-isba.github.io/webinars.html" target="_blank">https://bnp-isba.github.io/webinars.html</a>. We warmly invite you to join us for the first webinar of the series and for the events to follow throughout the year.</p>

<p>DATE & TIME: 16:00 UTC on October 29th, 2025. Note that 16:00 UTC corresponds to 12:00 US Eastern and <strong>17:00</strong> Central European (ended daylight saving time on Oct 26, 2025).</p>

<p>SPEAKER: Guillaume Kon Kam King (Senior Research Fellow, INRAE, France)</p>

<p>TITLE: Bayesian nonparametric mixture models and the posterior number of clusters.</p>

<p>ABSTRACT: Bayesian nonparametric (BNP) mixture models, such as Dirichlet and Pitman–Yor processes, are powerful tools for clustering because they allow an unbounded number of components. This flexibility is appealing, but it comes with an implicit prior belief: as the sample size grows, the number of clusters tends to infinity. While this seems to be a reasonable prior belief in most applications, there has been recent interest in examining the misspecified setting where data arise from a finite mixture. The central question is whether, in this setting, the data can override the prior and force the posterior distribution on the number of clusters to concentrate on a finite value.<br>
Miller and Harrison (2014) showed that for Dirichlet and Pitman–Yor mixtures, the answer is negative—the posterior is inconsistent for the number of clusters. In this talk, we discuss these findings, generalise them and examine several solutions. We consider a broad range of BNP priors, including Gibbs-type processes and overfitted finite mixtures (Rousseau & Mengersen, 2011). Along the way, we revisit related results on the consistency of the mixing measure and discuss practical strategies proposed in the literature, such as the merge–truncate–merge algorithm of Guha et al. (2019) and the use of hyperpriors on BNP parameters as in Ascolani et al. (2023).<br>
The talk will provide intuition for why these inconsistency phenomena occur, explore their theoretical underpinnings, and highlight implications for clustering practice. The contents of this presentation are based on Lawless et al. (2023) and Alamichel et al. (2024).</p>

<p>References</p>

<ul>
        <li>Alamichel, L., Bystrova, D., Arbel, J., & Kon Kam King, G. (2024). Bayesian mixture models (in)consistency for the number of clusters. Scandinavian Journal of Statistics, 51(4), 1619–1660. <a href="https://doi.org/10.1111/sjos.12739" target="_blank">https://doi.org/10.1111/sjos.12739</a></li>
        <li>Lawless, C., Arbel, J., Alamichel, L., & Kon Kam King, G. (2023). Clustering inconsistency for Pitman–Yor mixture models with a prior on the precision but fixed discount parameter. In Fifth Symposium on Advances in Approximate Bayesian Inference. <a href="https://hal.science/hal-04425711" target="_blank">https://hal.science/hal-04425711</a></li>
        <li>Miller, J. W., & Harrison, M. T. (2014). Inconsistency of Pitman–Yor process mixtures for the number of components. Journal of Machine Learning Research, 15, 3333–3370. <a href="https://jmlr.org/papers/v15/miller14a.html" target="_blank">https://jmlr.org/papers/v15/miller14a.html</a></li>
        <li>Guha, A., Nguyen, X. L., & Ho, N. (2019). Parameter estimation and interpretability in Bayesian mixture models. arXiv:1901.05078. <a href="https://arxiv.org/pdf/1901.05078" target="_blank">https://arxiv.org/pdf/1901.05078</a></li>
        <li>Ascolani, F., Franzolini, B., Lijoi, A., & Prünster, I. (2023). Nonparametric priors with full-range borrowing of information. <a href="https://beatricefranzolini.github.io/AscolaniFranzoliniLijoiPruenster2023.pdf" target="_blank">https://beatricefranzolini.github.io/AscolaniFranzoliniLijoiPruenster2023.pdf</a></li>
        <li>Rousseau, J., & Mengersen, K. (2011). Asymptotic behaviour of the posterior distribution in overfitted mixture models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 73(5), 689–710. <a href="https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.00781.x" target="_blank">https://doi.org/10.1111/j.1467-9868.2011.00781.x</a></li>
</ul>

<p>Best regards,</p>

<p>--<br>
Juhee Lee<br>
ISBA - BNP Section<br>
Program Chair 2024-2025<br>
e-mail: <a href="mailto:jle297@ucsc.edu" target="_blank">jle297@ucsc.edu</a></p>
<hr>
Sent from  the International Society for Bayesian Analysis <div><span><span><a href="mailto:members-info@bayesian.org" target="_blank">members-info@bayesian.org</a></span><br><span>United States</span></span></div>

To customize your greeting or update your name, email or mailing subscriptions login at <a href="http://bayesian.org" target="_blank">http://bayesian.org</a> and go to My Account.

ISBA protects the privacy of its members and does not distribute its mailing list to third parties. To opt out of future mailings go to <a href="https://bayesian.org/civicrm/?civiwp=CiviCRM&q=civicrm%2Fmailing%2Foptout&reset=1&jid=6314&qid=1338059&h=kns13wtnycpoaqrg" target="_blank">https://bayesian.org/civicrm/?civiwp=CiviCRM&q=civicrm%2Fmailing%2Foptout&reset=1&jid=6314&qid=1338059&h=kns13wtnycpoaqrg</a>
<img src="https://bayesian.org/civicrm/?civiwp=CiviCRM&q=civicrm/mailing/open&qid=1338059" width="1" height="1" alt="" border="0"><img src="https://u8042292.ct.sendgrid.net/wf/open?upn=u001.UER3FvGLnCvMpxXikcTuUK-2FPNI6d5R0siUCi7RyDiDOGnGDpt6qLj5XzX6gtFA9tCmThny66R-2BTq9ZW3eOYaekwwcb-2F5Ip1ChhqHEuiB9cN7MrahrRpc6V5cVwjmegRcSJUUhyfdwmUPkLLKZrSvY-2FTixZLarMOSMmcMGQHET77-2B-2B7oYZxLl8J9aU96pDL1tjWZGcZwolFHQYjTjKS0p3IfDt9WuzkCna-2Bp-2Fd5tTtJxKz3LSC7fzVkoPk2PTUazs3lKWE8wxWgCfwkNNrwLUwkZMix6z6xizgwPAl2AYIn5-2Fi2IbUYuGSeQfF4cdcE7b" alt="" width="1" height="1" border="0" style="height:1px!important;width:1px!important;border-width:0!important;margin-top:0!important;margin-bottom:0!important;margin-right:0!important;margin-left:0!important;padding-top:0!important;padding-bottom:0!important;padding-right:0!important;padding-left:0!important"></div><div><br clear="all"></div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small">Hedibert Freitas Lopes, PhD</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small">Professor of Statistics and Econometrics</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small">INSPER - Institute of Education and Research</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small">Rua Quatá, 300 - São Paulo, SP 04546-042 Brazil</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small">Phone: +55 11 4504-2343</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif,"Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols;font-size:small"><a href="http://www.hedibert.org" target="_blank">www.hedibert.org</a></span><br></div></div></div>