論文の概要: Gaussian Mixture Estimation from Weighted Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05109v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 14:38:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 15:18:14.665549
• Title: Gaussian Mixture Estimation from Weighted Samples
• Title（参考訳）: 重み付きサンプルからのガウス混合推定
• Authors: Daniel Frisch and Uwe D. Hanebeck
• Abstract要約: ガウス混合密度のパラメータを、与えられた加重サンプルの集合を最もよく表す成分数で推定することを検討する。 重み付き成分を持つ連続領域上のディラック混合密度を離散的ディラック混合密度と見なして、サンプルの密度解釈を採用する。 サンプル位置だけでなく,対応する重みも適切に検討する予測最大化法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.442139459221785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider estimating the parameters of a Gaussian mixture density with a given number of components best representing a given set of weighted samples. We adopt a density interpretation of the samples by viewing them as a discrete Dirac mixture density over a continuous domain with weighted components. Hence, Gaussian mixture fitting is viewed as density re-approximation. In order to speed up computation, an expectation-maximization method is proposed that properly considers not only the sample locations, but also the corresponding weights. It is shown that methods from literature do not treat the weights correctly, resulting in wrong estimates. This is demonstrated with simple counterexamples. The proposed method works in any number of dimensions with the same computational load as standard Gaussian mixture estimators for unweighted samples.
• Abstract（参考訳）: ガウス混合密度のパラメータを、与えられた加重サンプルの集合を最もよく表す成分数で推定することを検討する。 重み付き成分を持つ連続領域上のディラック混合密度を離散的ディラック混合密度と見なして、サンプルの密度解釈を採用する。 したがって、ガウス混合フィッティングは密度再近似と見なされる。 計算を高速化するために,サンプル位置だけでなく,対応する重みも適切に考慮した予測最大化法を提案する。 文献の手法では重みを正しく扱えないことが示され、誤った推定がなされた。 これは単純な反例で示される。 提案手法は,非重み付きサンプルに対する標準ガウス混合推定器と同じ計算負荷の任意の次元で動作する。

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