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本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数,无论是估计的正确率,还是运算速度,都有较大提高.
基于最大惩罚似然的高斯混合模型无监督分类研究
【摘 要】
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本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数,无论是估计的正确率,还是运算速度,都有较大提高.
【机 构】
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北京大学数学科学学院,国家基础地理信息中心,北京师范大学数学科学学院,北京大学信息科学学院信息科学中心、视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【出 处】
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应用概率统计
【发表日期】
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2008年05期
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