基于最大惩罚似然的高斯混合模型无监督分类研究

作者：余鹏; 童行伟; 封举富

来源：应用概率统计, 2008, (05): 475-483.

• 高斯混合模型
• 无监督分类
• 最大惩罚似然
• EM算法
• 逆Wishart分布 Gaussian mixture models
• unsupervised Classification
• penalized maximum likelihood
• EM algorithm
• invert Wishart distribution.

本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数,无论是估计的正确率,还是运算速度,都有较大提高.

• 单位
  视觉与听觉信息处理国家重点实验室; 国家基础地理信息中心; 北京大学; 北京师范大学