有限贝塔刘维尔混合模型的变分学习及其应用

• 作者: 丁洪伟 周亚建 杨义先 赖裕平 郭玉翠
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 有限混合模型 贝塔刘维尔分布 分解近似 模型选择 变分推断
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1347-1352
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.015

摘要

由于贝塔刘维尔分布的共轭先验分布中存在积分表达式，贝叶斯估计有限贝塔刘维尔混合模型参数异常困难。本文提出利用变分贝叶斯学习模型参数，采用 gamma 分布作为近似的先验分布并使用合理的非线性近似技术，得到了后验分布的近似解。与常用的 EM 算法相比，该方法能够同时估计模型参数和确定分量数，且避免了过拟合的问题。在合成数据集及场景分类问题上进行了大量的实验，实验结果验证了本文所提方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨义先	北京邮电大学计算机学院	629	8372	39.0	65.0
2	周亚建	北京邮电大学计算机学院	49	371	10.0	18.0
3	丁洪伟	云南大学信息学院	117	572	13.0	19.0
4	郭玉翠	北京邮电大学理学院	40	226	7.0	12.0
5	赖裕平	北京邮电大学计算机学院	2	6	1.0	2.0