【摘 要】
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主成分分析和因子分析是两种常见的隐藏变量模型,它们都是简单有效的降维工具.但是,它们是一种线性投影,而非线性投影更适合于获得数据中更多的信息.由于t分布比正态分布稳健
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主成分分析和因子分析是两种常见的隐藏变量模型,它们都是简单有效的降维工具.但是,它们是一种线性投影,而非线性投影更适合于获得数据中更多的信息.由于t分布比正态分布稳健,由此产生的混合的基于多元t分布的概率主成分分析和因子分析对于处理复杂数据更加有效.估计混合模型中参数的方法中最流行的是EM算法,但是它有如下几个问题:(1)对初值的过度依赖,(2)不能保证其收敛到全局最优点,(3)混合模型中的成分数要先给定.为此,该文利用基于数据本身信息产生新成分的贪婪的EM算法来估计文中模型的参数.最后,该文利用建议的算法来处理人工合成的数据以及实际数字的识别.
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