基于BIC准则和Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

• 作者: 刘伟峰 杨爱兰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: BIC准则 Gibbs采样 无监督学习 有限混合模型
• 年，卷（期）: 2011,（z1）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 134-139
• 分类号: TP18
• 字数: 5280字
• 语种: 中文

摘要

针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIG准则和Cibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则(BIC)指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯混合分布为例,分别利用具有不同个数的分布模型拟合观测数据,分析表明,该算法能够很好地学习混合高斯分布参数及个数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟峰	杭州电子科技大学自动化学院	18	137	6.0	11.0
2	杨爱兰	杭州电子科技大学自动化学院	2	37	2.0	2.0