尹安琪;袁、敖 基于半参数混合模型的多维分类。 （英语） Zbl 07214268号 Stat.接口 13，第3期，347-359（2020年）。 摘要：与基于非模型的分类方法相比，基于模型的分类具有分类和回归分析的优点，是我们研究的兴趣所在。为了提高鲁棒性，我们提出并研究了一个半参数混合模型，其中每个子密度仅假设为单峰。半参数极大似然估计用于估计参数和非参数分量。然后利用贝叶斯分类规则对模型中的主题进行分类。研究了估计的大样本性质，进行了仿真研究以评估所提模型的有限样本性能，然后将该方法应用于实际数据分析。 MSC公司： 62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62J99型 线性推断、回归 关键词：分类;混合物模型;最大似然估计;半参数模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Yin}和\textit{A.袁}，统计接口13，No.3，347--359（2020；Zbl 07214268） 全文： 内政部