挖掘回归类的混合模型的可识别性

• 作者: 张文修 梁怡 马江洪
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混合分布 回归类 可识别性
• 年，卷（期）: 2003,（12）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1652-1659
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 8012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2003.12.006

摘要

复杂海量数据往往表现为多种结构特征的混合体,回归类混合模型就是对这种混合体的一个描述.该文基于统计学的有限混合分布理论和可识别性的相关结果,针对回归变量的三种情形:(1)解释变量固定,(2)解释变量随机,(3)解释变量固定且类别参数指定,分别讨论挖掘一般回归类的混合模型的可识别性问题,并给出同族回归类混合模型可识别的相应充分条件.这些条件的一个共同特点是它们都与一类特别的解释变量集合有关,而该类集合是由同族的回归函数与回归参数唯一确定的,其元素使不同的回归参数对应回归函数的相同值.特别地,当回归函数线性时,这类集合就是解释变量空间中的超平面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马江洪	西安交通大学理学院	12	657	6.0	12.0
3	张文修	西安交通大学理学院	118	2766	28.0	50.0