估计混合二元 PCA 数据模型
2016-08-23
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%估计二进制的PCA数据模型的混合物,任选地嵌在隐马尔可夫模型
%
%输入:
%X(NXD):二进制数据矩阵,D变量的N个观测,为了观察被用于当估计的HMM
%L:潜空间维数,可以为零。
%C:集群数>0
%IID:混合学习,如果IID==1,否则学习HMM
%epsil:相对loglik门槛。增加用于停止迭代
%
%输出:
%U(NxLxC):L N个观测对C二元PCA模型三维坐标潜伏
%V(LXC):在碳二元PCA模型映射潜伏坐标记录,赔率LXD立体投影矩阵
%三角洲(CXD):D维休集数优势了C二元PCA模型的
%LogLik:数据日志似然性的整个EM迭代序列
要由C二进制PCA模型中的每一个中产生的N个观测的后验概率:%Q(NXC)
%HMM:HMM过渡和初始概率
%
%输入:
%X(NXD):二进制数据矩阵,D变量的N个观测,为了观察被用于当估计的HMM
%L:潜空间维数,可以为零。
%C:集群数>0
%IID:混合学习,如果IID==1,否则学习HMM
%epsil:相对loglik门槛。增加用于停止迭代
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%输出:
%U(NxLxC):L N个观测对C二元PCA模型三维坐标潜伏
%V(LXC):在碳二元PCA模型映射潜伏坐标记录,赔率LXD立体投影矩阵
%三角洲(CXD):D维休集数优势了C二元PCA模型的
%LogLik:数据日志似然性的整个EM迭代序列
要由C二进制PCA模型中的每一个中产生的N个观测的后验概率:%Q(NXC)
%HMM:HMM过渡和初始概率
matlab
pca
模型
数据
估计
混合
二元
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