论文研究 - 基于高斯混合模型的EM算法初始化研究

EM算法高斯混合模型 K最近邻居 K均值算法

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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