修正Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 8次 | 上传用户：dong770527

【摘要】

：

针对传统有限混合模型无监督学习算法不能处理参数维数变化的问题,提出了一种基于修正Gibbs采样的无监督学习算法.该算法的关键是,在每一次完全采样之后引入分布元的合并和剔除技术,即将利用均值、协方差矩阵差值的2范数作为合并的判断准则,最小且小于阈值的分布元权重作为剔除规则.仿真实验表明,所提算法对于参数初值的选择是不敏感的,对于分布元个数的先验信息要求得更少,它不仅可以处理维数变化问题,而且不必计算

【作者】

：

刘伟峰韩崇昭石勇

【机构】

：

西安交通大学电子与信息工程学院

【出处】

：

西安交通大学学报

【发表日期】

：

2009年02期

【关键词】

：

无监督学习有限混合模型参数维数变化跳变分布元管理 unsupervised learning finite mixture model parame

【基金项目】

：

基金项目：国家自然科学基金资助项目（60574033.60602026）,国家重点基础研究发展规划资助项目（2007CB311006）.

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