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摘要
混合数据参数识别问题的研究一直备受关注,由于混合类型和混合权重无法直接观测,因此其实质是含有隐变量的不完全数据或者缺失数据。处理此类数据的难点在于参数的估计和识别,尤其是多维取值空间,会面临待估参数多、似然函数复杂等情况。文章给出了多维高斯分布假设下MCMC算法具体实施流程,并通过一个计算机模拟的三类别二维混合数据进行了实证研究,结果显示:MCMC算法达到了高度精确的区分效果,参数的样本估计值接近模拟生成的真值,能够为混合数据参数估计问题提供有效解决途径。
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单位西南财经大学; 乐山师范学院; 数理学院
