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_EM_算法及其在混合高斯模型中的应用.pdf
朱周华: 期望最大 (EM ) 算法及其在混合高斯模型中的应用
期望最大 (EM ) 算法及其在混合高斯模型中的应用
朱周华
(西安科技大学 通信与信息工程学院 陕西 西安 710054)
摘 要: 将期望最大 (EM ) 算法应用于混合高斯模型中, 通过对算法的介绍及其分析, 得出 EM 算法是参数估计的
一种有效算法, 他大大降低了计算复杂度, 但性能却与最大似然估计相近, 具有很好的实际应用价值。
关键词: EM 算法; 混合高斯模型; 参数估计; 应用
中图分类号: T P 3016 文献标识码: B 文章编号: 1004 373X (2003) 24 088 03
EM A lgor ithm and Its Applica tion in M ixture of Gaussian
ZHU Zhouhua
( , ′ , ′, 710054, )
Co llege of Comm unication Info rm ation Engineering X i an U niversity of Science and Techno logy X i an Ch ina
Abstract: T he EM algo rithm w ill be app lied in m ixture of gaussian model in th is paper, T he Expectation M axim ization
(EM ) algo rithm is a efficient m ethod of param eter estim ation that can ach ieve clo se to op tim al results w ith reduced comp lexity
Keywords: EM algo rithm ; m axim ization; M ixture of Gaussian; param ater eatim ation; app lieation
参数估计是任何通信系统的重要技术。他也是第三代移动通信和未来移动通信系统不可缺少的关键技术以
及许多新技术的研究前提和应用保证。传统的参数估计有很多种, 经常用到的有最大似然估计, 最大似然估计
算法有较强的优势, 他能实现联合参量数值大小和正负性的双重估计, 而且趋于真值的收敛速度快, 但计算复
杂度的问题使得他实现比较困难。
期望最大化 (Expectation M ax im ization , EM ) 算法是参数估计的一种很重要的算法, 最初是由D em p ster,
L aird 和R ub in 提出的, 他是一种当观测数据为不完全数据时求解最大似然估计的迭代算法, 他大大降低了最大
似然估计的计算复杂度, 但性能却与最大似然估计相近, 具有很好的实际应用价值。
本文第 2 部分给出了EM 算法简单的介绍, 第 3 部分将其应用于混合高斯模型中, 得出该算法在参数估计
中的优势所在。
1 EM 算法
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