混合厄朗模型的期望传播学习

论文摘要

混合模型是一种基于模型的无监督聚类方法,常用的混合高斯模型已有大量研究。本文研究的混合厄朗模型（Mixed Erlang Model,称为MER）形式简单、灵活多变,其主要目的是为了解决混合模型非负随机变量问题。本文针对混合厄朗模型提出一种新的参数估计方法,称为CMM-EPML算法。该算法主要分为两部分,第一部分混合厄朗模型形状参数初始化算法:CMM算法,即利用K-Means算法对样本进行聚类,然后根据矩匹配的方法对形状参数进行初始化。第二部分EPML算法,即在固定形状参数的前提下通过期望传播算法（Expectation Propagation,称为:EP）对权重和速率参数进行估计,然后再将权重参数和速率参数固定采用前一步和后一步的方法并用对数似然值作为度量标准的方法来对形状参数进行调整。依次循环迭代直到算法收敛。对于混合模型混合成分个数的选择,我们采用BIC信息准则。文章通过一维和高维数据模拟实验,将我们提出的CMM-EPML方法与2017年林琴提出的CMM-VBEM方法进行对比,实验结果表明CMM-EPML算法比CMM-VBEM算法估计值更加准确,拟合得到的概率密度曲线、概率分布函数图等与真实的基本一致。最后,实际例子对NAT酶活性分布的拟合效果也进一步说明CMM-EPML算法的估计结果准确性很高。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张小莉

导师: 黄荣坦

关键词: 混合厄朗模型,期望传播算法,对数似然值,信息准则

来源: 厦门大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 厦门大学

分类号: O212.1

总页数: 45

文件大小: 2210K

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