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正态混合分布模型是数据概率建模的一种灵活和高效的工具,只要项数足够大,正态混合密度可以任意逼近一个光滑密度。正态混合模型还可以用来对那些不能用标准的参数分布族来拟和的总体进行密度估计或近似。但是在正态混合模型的研究中,存在着两个难题:一是怎样估计混合模型的参数;二是混合成分的个数k的确定。通过对模型参数用Gibbs抽样法来进行抽样,构造生死Markov链(BDMCMC),设计算法确定混合成分的个数k和混合模型的参数。