【摘 要】
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有限混合模型是用于分析复杂问题的一个有效的建模工具。在诸多的混合模型中,混合高斯模型的应用更为广泛,尤其是在图像处理、人脸识别、通信和信号处理等。理论及数值试验充
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有限混合模型是用于分析复杂问题的一个有效的建模工具。在诸多的混合模型中,混合高斯模型的应用更为广泛,尤其是在图像处理、人脸识别、通信和信号处理等。理论及数值试验充分证明:混合高斯分布模型能够逼近任何一个光滑分布,而对该模型参数的有效估计是准确分析、模拟复杂问题的必要前提。EM算法自从提出,就已成为一种非常流行地处理不完全数据的极大似然估计的方法。恰好我们经常处理的样本数据集通常可看作是不完全数据,进而EM算法就为混合高斯模型的参数估计提供了一种标准框架。
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