混合模型的参数估计

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本文所讨论的混合模型的参数估计是先指定混合分量密度函数p(X;θ,)的形式(这里假设是正态分布,即所讨论的混合模型是正态混合模型),再规定混合分量的个数g,来估计模型的参数的. 本文介绍了:EM算法(包括基于极大似然估计的EM算法和基于最大后验估计的EM算法),MCEM算法和Gibbs抽样三种迭代计算方法.Bilmes J已用基于极大似然估计的EM算法完成了正态混合模型的参数估计,Figueiredo又提出了用修改的EM算法去估计正态混合模型的参数.本文除了对这两种方法进行完整的描述,还用基于最大后验估计的EM算法,MCEM算法和Gibbs抽样完成了正态混合模型的参数估计.最后考虑了一个一维正态混合模型的例子进行了实例分析,用基于极大似然估计的EM算法,基于最大后验估计的EM算法,MCEM算法和Gibbs抽样四种方法来估计正态混合模型的参数,并对几种方法进行了比较.
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