Estimating and testing in high-dimensional mixture models, within application to density clustering

在众多的人口中，有一部分是由同一个韦尔登组成的。统计分析的失误模式，以Ziel，参数和相关的前向的Teilpopulaitonen。在另一种可能的方法中，这种方法可以使最大限度地减少可能性。因此，全球可能性的优化并不总是存在。高维度模型的建立是一个新的发展方向;它是基于项目的Schwergewicht。Ziel des Projekts sind：- Weiterentwicklung parametrischer und nichtparametrischer Likelihoodschätzer und Einesthetic von Resamplingverfahren zur Elimination statistsch bedeutungsloser lokaler Maxima. - 对混合物组件的安扎尔试验进行加权。- 本文对图片分类中的两类图片进行了错误分析。

In vielen Anwendungen können Populationen als Mischungen in sich homogener Teilpopulationen angesehen werden. Die statistische Analyse von Mischungsmodellen hat zum Ziel, die Parameter und relativen Anteile der Teilpopulaitonen zu ermitteln. Dazu dienen unter anderem Likelihoodmethoden, diese hängen hier oft stark von dem zur Maximierung der Likelihood gewählten Verfahren ab. Zudem muß globale Optimierung der Likelihood keineswegs immer sinnvoll sein. Insbesondere in hochdimensionalen Modellen ist noch Entwicklungsarbeit zu leisten; auf diesen soll das Schwergewicht des Projekts liegen. Ziel des Projekts sind: - Weiterentwicklung parametrischer und nichtparametrischer Likelihoodschätzer und Einsatz von Resamplingverfahren zur Elimination statistisch bedeutungsloser lokaler Maxima. - Weiterentwicklung von Tests auf Anzahl der Mischungskomponenten. - Anwendung der Mischungsanalyse auf Dichteclustering beispielsweise in der Bildverarbeitung.