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沃洛德迈尔·梅尼科夫；伊戈尔·梅尼科夫

在成分数目未知的高斯混合模型中初始化EM算法。 （英语） Zbl 1246.65025号

计算。统计数据分析。 56，第6期，1381-1395（2012）。
摘要：提出了一种在成分数目未知的多元高斯混合模型中初始化期望最大化（EM）算法的方法。由于EM算法通常对初始参数向量的选择敏感，因此有效的初始化是算法未来收敛到似然函数的最佳局部极大值的重要前期过程。我们提出了一种通过选择具有较高邻域浓度的点并使用截断正态分布来初始化平均向量的策略，用于色散矩阵的初步估计。通过实例说明了该方法，并与其他几种初始化方法进行了比较。

引用于23文件

MSC公司：

65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

初始化；特征值分解；截断正态分布；数值示例；聚类分析；EM算法；多元高斯混合模型；汇聚

软件：

麦克卢斯特；混合模拟人生；挑剔
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.Melnykov}和\textit{I.Melnygov}，计算。统计数据分析。56，第6号，1381--1395（2012；Zbl 1246.65025）
全文： 内政部

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