用交叉熵方法拟合多元高斯混合

资 源 简 介

用交叉熵方法拟合多元高斯混合

详 情 说 明

交叉熵方法是解决复杂优化问题的一种高效随机搜索技术，尤其适用于具有多极值特性的参数拟合场景。在多元高斯混合模型的拟合问题中，该方法展现出独特优势。

多元高斯混合模型本质上是由多个高斯分布线性组合而成的概率模型，其核心挑战在于求解各分量的权重、均值向量和协方差矩阵等参数。传统方法如EM算法容易陷入局部最优解，而交叉熵方法通过概率密度估计和重要性采样机制，能够更有效探索参数空间。

实现过程主要包含两个阶段：首先生成服从特定分布（如均匀分布）的随机参数样本，然后通过迭代更新机制不断调整抽样分布，使其逐渐逼近最优解区域。每次迭代中，算法会筛选出表现最佳的样本子集（即似然函数值较高的参数组合），并基于这些"精英样本"重新估计分布参数，实现搜索方向的动态调整。

该方法特别适合高维参数空间的优化问题，其随机性特征有助于跳出局部最优陷阱。实际操作时需要注意精英样本比例的选择、收敛判据的设置等关键参数，这些因素会直接影响算法的搜索效率和拟合精度。