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A unified Minorization-Maximization approach for estimation of general mixture models

Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities) 2024年第2期39卷 343-362页

作者： HUANG Xi-fen LIU Deng-ge ZHOU Yun-peng ZHU Fei School of Mathematics Yunnan Normal UniversityKunming 650092China Department of Statistics and Actuarial Science The University of Hong KongHong KongChina

The mixed distribution model is often used to extract information from heteroge-neous data and perform modeling *** the density function of mixed distribution is complicated or the variable dimension is high,it usually brings challenges to the parameter es-timation of the mixed distribution *** application of MM algorithm can avoid complex expectation calculations,and can also solve the problem of high-dimensional optimization by decomposing the objective *** this paper,MM algorithm is applied to the parameter estimation problem of mixed distribution *** method of assembly and decomposition is used to construct the substitute function with separable parameters,which avoids the problems of complex expectation calculations and the inversion of high-dimensional matrices.

关键词： MM algorithm mixed distribution model parameter estimation assembly decomposition tech-nology parameter separation

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