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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Local Factor Analysis with Automatic Model Selection: A Comparative Study and Digits Recognition Application

verfasst von : Lei Shi, Lei Xu

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A further investigation is made on an adaptive local factor analysis algorithm from Bayesian Ying-Yang (BYY) harmony learning, which makes parameter learning with automatic determination of both the component number and the factor number in each component. A comparative study has been conducted on simulated data sets and several real problem data sets. The algorithm has been compared with not only a recent approach called Incremental Mixture of Factor Analysers (IMoFA) but also the conventional two-stage implementation of maximum likelihood (ML) plus model selection, namely, using the EM algorithm for parameter learning on a series candidate models, and selecting one best candidate by AIC, CAIC, and BIC. Experiments have shown that IMoFA and ML-BIC outperform ML-AIC or ML-CAIC while the BYY harmony learning considerably outperforms IMoFA and ML-BIC. Furthermore, this BYY learning algorithm has been applied to the popular MNIST database for digits recognition with a promising performance.

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Metadaten
Titel
Local Factor Analysis with Automatic Model Selection: A Comparative Study and Digits Recognition Application
verfasst von
Lei Shi
Lei Xu
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840930_27