基于变分贝叶斯推断的因子分析法

摘要：

为了讨论因子分析模型中超先验分布对变分贝叶斯估计结果的影响.首先,引入贝叶斯理论进行因子分析,提出因子分析模型的变分贝叶斯推断算法;然后,运用提出的算法对模型参数进行估计,并根据变分贝叶斯信息准则(Variational Bayes Information Criterion,VBIC)进行模型选择;最后,应用于合成数据集.实验结果表明,大约有90％ 的偏差绝对值小于0.1,证明了该算法的有效性;与参数未设置超先验分布相比,当参数设置超先验分布时,VBIC值减少,模型的参数估计效果更佳.

关键词：变分贝叶斯推断、因子分析、参数估计、模型选择、VBIC准则

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家社会科学基金18BTJ026

在线出版日期：2022-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：95-102