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文檔簡(jiǎn)介
1、本文假設(shè)數(shù)據(jù)來自高斯混合模型，通過對(duì)該類模型施加懲罰函數(shù)，實(shí)現(xiàn)變量選擇及聚類分析。我們選取了三種關(guān)于均值參數(shù)的懲罰函數(shù)：L1-懲罰、Adaptive-L1-懲罰、Adaptive-分層-懲罰，對(duì)應(yīng)的模型分別記為L(zhǎng)1-GMM、Adaptive-L1-GMM、Adaptive-H-GMM。模型確立后，我們首先利用Gap Statistics對(duì)聚類個(gè)數(shù)進(jìn)行估計(jì)，然后利用EM算法對(duì)模型中πk(s)，μkp(s)，σp(s)三組參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，在此
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