ガウス混合分布の再正規化最尤符号の効率的計算法とクラスタリング(機械学習とその応用)
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概要
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本論文ではガウス混合分布に対して再正規化最尤(RNML)符号長を効率的に計算する方法を新しく提案する.モデルに対するデータの最短記述長(確率的コンプレキシティ)としての意味を持つ正規化最尤(NML)符号長をガウス混合分布に適用すると結果がパラメータに大きく依存してしまうという問題がある.本論文ではこの問題を克服したRNML符号長をO(n^2)(nはデータ数)で計算する効率的アルゴリズムを提案する.また本手法をガウス混合分布の混合数の選択問題に適用し,既存のAICやBIGといった規準と比較することでその有効性を検証する.
- 2011-06-13
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