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EM算法正确收敛性的探讨
引用本文:付淑群,曹炳元,马尽文.EM算法正确收敛性的探讨[J].汕头大学学报(自然科学版),2002,17(4):1-12.
作者姓名:付淑群  曹炳元  马尽文
作者单位:1. 汕头大学理学院数学系、数学研究所,上海市长宁区教育学院,上海,200050
2. 汕头大学理学院数学系、数学研究所,汕头,515063
3. 北京大学数学学院,北京,100871
基金项目:国家自然科学基金 (No.70 2 71 0 47和 No.79670 0 1 2 ),汕头大学“2 1 1”工程重点学科基金,汕头大学李嘉诚科学发展基金项目 .
摘    要:该文对高斯混合体 EM算法的正确收敛性问题进行了理论研究 ,证明了高斯混合体 EM算法在混合密度的重叠度很小时 ,在其样本真解相一致的解的一个邻域内是一个压缩映射 .该文还得到了高斯混合密度的 EM算法正确收敛性条件 ,并对此进行了理论证明和数值验证 .理论分析和数值实验结果表明 ,高斯混合密度的 EM算法的正确收敛性与混合密度的重叠度密切相关 .

关 键 词:EM算法  不完全数据  高斯混合分布  最大似然估计  混合分布  重叠度
文章编号:1001-4217(2002)04-0001-12

Studies on Correct Convergence of the EM Algorithm for Gaussian Mixtures
Fu Shuqun,Cao Bingyuan,Ma Jinwen.Studies on Correct Convergence of the EM Algorithm for Gaussian Mixtures[J].Journal of Shantou University(Natural Science Edition),2002,17(4):1-12.
Authors:Fu Shuqun  Cao Bingyuan  Ma Jinwen
Institution:Fu Shuqun1 Cao Bingyuan2 Ma Jinwen3
Abstract:This paper conducts a theoretical analysis into the correct convergence of the algorithm for Gaussian mixtures. It is proved that the expectation-maximization (EM) algorithm becomes a compact maximum a posteriori(MAP) in a certain neighborhood of a consistent solution when the overlap measure of the mixture density is small enough. Also, conditions necessary for the correct convergence of the EM algorithm for Gaussian mixtures. Theoretical analysis and numerical simulation demonstrates that the correct convergence is closely related with the overlap measure of mixture density.
Keywords:expectation-maximization(EM) algorithm  incomplete data  Gaussian mixture  maximum likelihood (ML)  mixture density  overlap measure  correct convergence
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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