Multi-dimensional classification with semiparametric mixture model

与基于非模型的分类方法相比，基于模型的分类具有分类与回归分析相结合的优点，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。