摘要
从解析的角度得到混合正态分布参数的ML估计是很困难的.通过引入"缺失数据",利用Little和Schluchter(1985)提出的处理分类和连续数据的方法,给出具有相同协方差阵的混合正态分布参数估计的EM算法和数据扩张算法.
It is difficult to use analystic methods to determine ML estimation for Gaussian mixtures.In this article,after introducing missing data,EM algorithm and data augmentation are given for parameters estimations of Gaussian mixtures with the common covariance matrix.
出处
《苏州大学学报(自然科学版)》
CAS
2007年第3期13-17,54,共6页
Journal of Soochow University(Natural Science Edition)
基金
国家自然科学基金资助项目(60575005)