挖掘回归类的混合模型的可识别性

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复杂海量数据往往表现为多种结构特征的混合体 ,回归类混合模型就是对这种混合体的一个描述 .该文基于统计学的有限混合分布理论和可识别性的相关结果 ,针对回归变量的三种情形 :(1)解释变量固定 ,(2 )解释变量随机 ,(3 )解释变量固定且类别参数指定 ,分别讨论挖掘一般回归类的混合模型的可识别性问题 ,并给出同族回归类混合模型可识别的相应充分条件 .这些条件的一个共同特点是它们都与一类特别的解释变量集合有关 ,而该类集合是由同族的回归函数与回归参数唯一确定的 ,其元素使不同的回归参数对应回归函数的相同值 .特别地 ,当回归函数线性时 ,这类集合就是解释变量空间中的超平面 .
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