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估计混合二元 PCA 数据模型

资 源 简 介

%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

文 件 列 表

binary_pca
binary_pca_hmm.m
HMM_E_step.m
normalise.m
sigmoid.m

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