基于协方差的高斯混合模型参数学习算法
기우협방차적고사혼합모형삼수학습산법
Covariance Based Learning Algorithm for Gaussian Mixture Model
  • 万方数据
    计算机科学 계산궤과학
    COMPUTER SCIENCE
    2013年 z2期 77-81 ,共5页

    廖晓锋%范修斌%姜青山

    료효봉%범수빈%강청산

    混合高斯模型%期望最大化%协方差%CVB算法 混閤高斯模型%期望最大化%協方差%CVB算法
    혼합고사모형%기망최대화%협방차%CVB산법
    Gaussian mixture model%Expectation maximization%Covariance based%CVB algorithm
    对混合高斯模型参数估计问题的算法通常是基于期望最大(Expectation Maximization)给出的.在混合高斯模型的因素协方差矩阵已知、因素各分量独立的前提下,给出了基于协方差矩阵的机器学习算法,简称CVB(Covari-ance Based)算法,并进行了一定的数学分析.最后给出了与期望最大算法的实验结果比较.实验结果表明,在该条件下,基于协方差的算法优于期望最大算法.
    대혼합고사모형삼수고계문제적산법통상시기우기망최대(Expectation Maximization)급출적.재혼합고사모형적인소협방차구진이지、인소각분량독립적전제하,급출료기우협방차구진적궤기학습산법,간칭CVB(Covari-ance Based)산법,병진행료일정적수학분석.최후급출료여기망최대산법적실험결과비교.실험결과표명,재해조건하,기우협방차적산법우우기망최대산법.
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