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SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。
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EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法,它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法,同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是,EM算法不能保证找到全局最优解,而且往往容易陷入局部最优解,因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值,提出了一种改进的初始值选择方法。 首先,我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次,使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较,数值实验表明,EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。
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