正規混合分布による近似

前節で説明した確率モデルは任意の形の分布 $f(\mbox{\boldmath$x$})$ に基づいたものであ るが，このままの形では $A$ あるいは $H$ と $\mbox{\boldmath$b$}$ の推定を簡単に行う ことはできない．そこで， $f(\mbox{\boldmath$x$})$ を適当な正規混合分布であらかじめ近似 しておくことにする． $f(\mbox{\boldmath$x$})$ が適当な正則条件を満たせば， 正規混合分布は $f(\mbox{\boldmath$x$})$ を任意に必要な精度で近似 でき[85]，かつ，EM アルゴリズムに基づく単純な推定アルゴリズ ムを導くことができる．ただし，正規混合分布で近似したとしても $A$ や $H$， $\mbox{\boldmath$b$}$ の推定は自明ではない(5.4 参照)．