有限混合模型的竞争性EM算法

本文提出了一种新颖的有限混合模型的竞争性EM(CEM)算法以克服EM算法的两个主要缺点：在局部最大值时经常中断和有时会收敛参数空间的边界。本文提出的算法具有自动选择簇数量以及在新的竞争性作用原理基础上选择“分裂”或“合并”处理的有效性。它对于混合部件数量和模型参数的初始结构均不敏感。实验数据显示，我们的算法对于混合模型的参数估算具有很高的期望特性。该算法也能应用于复杂的汉字字符结构的分析上。结果表明，本文提出的算法比以前具有较大规模计算量的方法要好得多。