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2012 | OriginalPaper | Chapter

An EM Algorithm for the Student-t Cluster-Weighted Modeling

Authors : Salvatore Ingrassia, Simona C. Minotti, Giuseppe Incarbone

Published in: Challenges at the Interface of Data Analysis, Computer Science, and Optimization

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Cluster-Weighted Modeling is a flexible statistical framework for modeling local relationships in heterogeneous populations on the basis of weighted combinations of local models. Besides the traditional approach based on Gaussian assumptions, here we consider Cluster Weighted Modeling based on Student-t distributions. In this paper we present an EM algorithm for parameter estimation in Cluster-Weighted models according to the maximum likelihood approach.

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go back to reference Ingrassia S, Minotti SC, Vittadini G (2010) Local statistical modeling via the cluster-weighted approach with elliptical distributions. ArXiv: 0911.2634v2 Ingrassia S, Minotti SC, Vittadini G (2010) Local statistical modeling via the cluster-weighted approach with elliptical distributions. ArXiv: 0911.2634v2
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Metadata
Title
An EM Algorithm for the Student-t Cluster-Weighted Modeling
Authors
Salvatore Ingrassia
Simona C. Minotti
Giuseppe Incarbone
Copyright Year
2012
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24466-7_2

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