高斯混合模型中的参数个数

时间:2016-08-09 10:30:43

标签: machine-learning

我有K个组件的D维数据。 如果我使用具有完全协方差矩阵的模型,有多少参数? 如果我使用正交协方差矩阵,有多少?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

xyLe_CrossValidated

回答

https://stats.stackexchange.com/a/229321/127305

简单地算一算。

对于每个高斯你,你有:
1.对称的完整 DxD 协方差矩阵,给出(D*D - D)/2 + D个参数((D*D - D)/2是非对角元素的数量,D是对角元素的数量)<登记/> 2.给出D参数的 D 维平均向量 3.混合重量给出另一个参数

这导致每个高斯的Df = (D*D - D)/2 + 2D + 1 鉴于您有 K 组件,您有K*Df个参数。

在对角线情况下,由于非对角元素的消除,协方差矩阵参数减少到D
因此产生Df = 2D + 1