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混合因子分析的重新抽样方法
被引量：
2
1
作者
岳博
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期1873-1875,共3页
混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本...
混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本上再对每一个高斯混合项进行因子分析.与已有的算法相比较,避免了计算各个高斯混合项在每个样本值之下的后验概率,又减少了进行因子分析时参与计算的数据样本的数量.
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关键词
混合因子
重新抽样方法
因子分析
混合高斯模型
EM算法
学习模型
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题名
混合因子分析的重新抽样方法
被引量：
2
1
作者
岳博
焦李成
机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第12期1873-1875,共3页
基金
国家自然科学基金(No.60073053)
文摘
混合因子分析是一种对具有复杂结构的多维数据建立模型的方法.本文提出了一种进行混合因子分析的重新抽样方法.当给定一组数据样本时,我们首先建立样本概率分布的混合高斯模型,然后为每一个高斯混合项重新抽取新的数据样本,在新的样本上再对每一个高斯混合项进行因子分析.与已有的算法相比较,避免了计算各个高斯混合项在每个样本值之下的后验概率,又减少了进行因子分析时参与计算的数据样本的数量.
关键词
混合因子
重新抽样方法
因子分析
混合高斯模型
EM算法
学习模型
Keywords
factor analysis
Gaussian mixture model
EM algorithm
sampling
分类号
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
混合因子分析的重新抽样方法
岳博
焦李成
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
2
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