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基于自回归的高斯混合模型

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摘要 聚类问题是当今统计学习界的热点研究问题,针对一般情形的聚类分析已经有具有了kmeans、高斯混合模型等,由于目前各种数据的细化,人们提出的聚类算法更多的倾向于研究某种特定的数据。在本文中,笔者提出了基于自回归的高斯混合模型,它假设模型是由符合自回归模型的高斯分布混合而成,算法利用EM算法,可以精确地估计混合模型中的自回归系数以及方差系数。
作者 韩晓峰
机构地区 山东科技大学
出处 《科技风》 2009年第23期34-,共1页
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Chris Fraley,Adrian E. Raftery. Enhanced Model-Based Clustering, Density Estimation, and Discriminant Analysis Software: MCLUST[J] 2003,Journal of Classification(2):263~286
  • 2Hironori Fujisawa. The maximum likelihood estimators in a multivariate normal distribution with AR(1) covariance structure for monotone data[J] 1996,Annals of the Institute of Statistical Mathematics(3):423~428

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