基于EM算法的高斯混合模型参数估计

摘要：

高斯混合概率在众多领域都有重要应用,依据已知观测数据估计高斯模型中未知参数就显得尤为重要,由于观测值具体来自于高斯分布的哪个分模型是未知的,那么利用传统的极大似然(MLE)方法进行参数估计就变得十分困难.引入EM算法,该方法通过构造分布已知的潜变量对模型进行参数估计,经过多次迭代优化可以使估计值逐渐逼近真实值.最后利用R语言进行EM算法参数估计的数值模拟计算,得到的实验结果进一步验证了EM算法的有效性.

关键词：EM算法、隐变量、高斯混合模型、迭代优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：黔南民族师范学院导师培育课题;黔南民族师范学院校级一般项目;贵州省教育厅青年科技人才成长项目

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5-8