偏斜 t 分布因子分析器的混合模型
统计方法学
2014-05-05 v2
摘要
本文引入了一种偏斜 t 分布因子分析器的混合模型以及基于此的一系列混合模型。我们所使用的偏斜 t 分布混合模型是广义双曲分布混合模型的极限情形。与其高斯和 t 分布类似物一样，我们的偏斜 t 分布因子分析器混合模型非常适合高维数据的基于模型的聚类。通过对分解协方差参数的分量施加约束，开发了八种灵活的模型。使用交替期望 - 条件最大化 (AECM) 算法进行模型参数估计，并使用贝叶斯信息准则 (BIC) 进行模型选择。将这些模型应用于真实数据和模拟数据，与成熟的高斯混合模型族相比，取得了更优越的聚类结果。
引用
@article{arxiv.1305.4301,
title = {Mixtures of Skew-t Factor Analyzers},
author = {Paula M. Murray and Ryan P. Browne and Paul D. McNicholas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1305.4301},
year = {2014}
}