基于BIC准则和Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

摘要

针对有限混合模型无监督学习算法分布元个数未知,本文提出了一种基于BIC准则和Gibbs采样的无监督学习算法,通过Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计,进一步计算观测数据的Bayes信息准则（BIC）指标,确定混合分布元个数.仿真实验以高斯混合分布为例,分别利用具有不同个数的分布模型拟合观测数据,分析表明,该算法能够很好地学习混合高斯分布参数及个数.