线性回归的混合物。该程序包含在这个文件允许干扰…

资 源 简 介

线性回归的混合物。该程序包含在这个文件允许干扰…

详 情 说 明

混合线性回归模型是一种强大的统计工具，它结合了多个线性回归组件来处理复杂的数据模式。每个回归组件都遵循线性高斯模型，即假设在给定输入的情况下，输出服从高斯分布。

该模型的核心思想是假设数据由多个潜在的线性回归过程生成，每个过程以一定的概率贡献数据点。通过学习这些回归组件及其混合权重，可以更灵活地捕捉数据中的不同趋势或子群体特征。

模型的训练采用期望最大化(EM)算法，这是一种迭代优化方法，用于最大化数据的似然函数。EM算法分为两个交替步骤：在E步中计算每个数据点属于各个回归组件的后验概率；在M步中基于这些概率更新回归参数和混合权重。

这种方法特别适用于数据可能来自不同机制或具有异质性结构的情况。通过调整混合组件的数量，可以在模型复杂度和拟合能力之间进行平衡。