Apr, 2024
一维高斯混合模型参数估计问题的傅里叶方法
A Fourier Approach to the Parameter Estimation Problem for One-dimensional Gaussian Mixture Models
Xinyu Liu, Hai Zhang
TL;DR该研究提出了一种新颖的算法用于估计一维高斯混合模型的参数,利用傅里叶数据中的 Hankel 结构,解决了方差和组分数量同时的问题;同时揭示了有限独立同分布样本情况下,估计高斯混合模型的组分数量的基本极限,并验证了算法在似然度、AIC 和 BIC 等方面比 EM 算法表现更好。