有限混合体模型上的自动模型选择：一种崭新的数据建模方式

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在数据建模和分析中，有限混合体模型被广泛地使用着．然而，如何仅仅针对一组来自于某个有限混合体模型的数据选择出分量或聚类的个数则依然是一个非常困难的问题．由于分量个数是混合体模型的规模度量，其选择问题被称为有限混合体的模型选择问题．最近，针对有限混合体模型，特别是高斯混合模型，一种自动模型选择学习机制逐步发展成熟起来．这种新的机制能够在学习参数的过程中自动地完成模型选择，为数据的建模与分析提供了一种新的思路与途径．该文将对于高斯混合模型或一般有限混合体模型的自动模型选择学习算法及其典型应用进行综述与总结．综述了基于贝叶斯阴阳机和谐学习原则的自动模型选择学习算法．描述了另一种基于熵惩罚的自动模型选择学习算法．给出了自动模型选择学习算法的一些典型的应用．图3参25

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来源
《中国学术期刊文摘》 |2007年第21期|1|共1页
作者
马尽文;
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作者单位

北京大学数学科学学院信息科学系数学及其应用教育部重点实验室,北京100871;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类多媒体技术与多媒体计算机;
关键词
高斯混合体; 有限混合体; 自动模型选择; 贝叶斯阴阳机和谐学习系统; 和谐学习; 熵惩罚;

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