一次元ガウシアンミクスチャーモデルのパラメータ推定問題に対するフーリエアプローチ

本論文では、一次元ガウシアンミクスチャーモデルのパラメータを推定する新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、独立同一分布のサンプルから得られるフーリエデータに内在するハンケル構造を利用する。単一分散のGMMの場合、フーリエデータを用いた特異値比関数を導入し、分散と成分数を同時に解決する。提案アルゴリズムは、成分数や良好な初期値の事前知識を必要としない。数値実験では、推定精度と計算コストの点で優れた性能を示す。