【摘 要】
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本文研究了带变点的混合模型中的统计推断与算法设计问题.针对存在变点的多分类混合数据,本文基于参数的极大似然估计设计了一种改进的EM算法,并证明了变点估计量和混合参数估计量的大样本性质.为了验证方法的有效性,我们进行了模拟实验,结果表明:不考虑变点的EM算法对于分类结果估计较差,甚至会丢掉一些类别;我们改进的EM算法能够精确地定位出变点位置,同时对于每个类别的相应参数均获得准确的估计.
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（批准号:11771353）资助；
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本文研究了带变点的混合模型中的统计推断与算法设计问题.针对存在变点的多分类混合数据,本文基于参数的极大似然估计设计了一种改进的EM算法,并证明了变点估计量和混合参数估计量的大样本性质.为了验证方法的有效性,我们进行了模拟实验,结果表明:不考虑变点的EM算法对于分类结果估计较差,甚至会丢掉一些类别;我们改进的EM算法能够精确地定位出变点位置,同时对于每个类别的相应参数均获得准确的估计.
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