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高斯混合模型聚类中EM算法及初始化的研究 被引量：51
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作者 岳佳 王士同 《微计算机信息》 北大核心 2006年第11X期244-246,302,共4页
EM算法是参数估计的重要方法,其算法核心是根据已有的数据来迭代计算似然函数,使之收敛于某个最优值。EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。运用EM算法来实现高斯混合模型聚类,如何初始化EM参数便成为一个关键的问题。在比较... EM算法是参数估计的重要方法,其算法核心是根据已有的数据来迭代计算似然函数,使之收敛于某个最优值。EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。运用EM算法来实现高斯混合模型聚类,如何初始化EM参数便成为一个关键的问题。在比较其他的初始化方法的基础上,引入“binning”法来初始化EM。实验结果表明,应用binning法来初始化EM的高斯混合模型聚类优于其它传统的初始化方法。 展开更多
关键词 极大似然 高斯混合模 EM算法 初始化 聚类分析
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