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Title:
基于协方差的高斯混合模型参数学习算法
Alternative Title: Covariance Based Learning Algorithm for Gaussian Mixture Model
Author: 廖晓锋 ; 范修斌 ; 姜青山
Keyword: 混合高斯模型 ; 期望最大化 ; 协方差 ; CVB算法 ; Gaussian mixture model ; Expectation maximization ; Covariance based ; CVB algorithm
Source: 计算机科学
Issued Date: 2013
Volume: 40, Issue:z2, Pages:77-81
Department: 南昌大学信息工程学院 南昌330031;中国科学院深圳先进技术研究院 深圳550085 中国科学院软件研究所 北京100190 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳550085
Abstract: 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.
Language: 中文
Content Type: 期刊论文
URI: http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/16979
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廖晓锋,范修斌,姜青山. 基于协方差的高斯混合模型参数学习算法[J]. 计算机科学,2013-01-01,40(z2):77-81.
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