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基于变分贝叶斯的数据分类算法
被引量：
6
1
作者
张文倩
王瑛
+1 位作者
张红梅
宋增杰
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第2期89-94,共6页
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利...
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。
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关键词
变分贝叶斯
分类算法
最大期望算法
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职称材料
题名
基于变分贝叶斯的数据分类算法
被引量：
6
1
作者
张文倩
王瑛
张红梅
宋增杰
机构
空军工程大学装备管理与安全工程学院
空军工程大学理学院
西安交通大学数学与统计学院
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第2期89-94,共6页
基金
国家自然科学基金(71171199)
文摘
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法。该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真。实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理。在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景。
关键词
变分贝叶斯
分类算法
最大期望算法
Keywords
variational Bayesian
classification algorithm
EM algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分贝叶斯的数据分类算法
张文倩
王瑛
张红梅
宋增杰
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
6
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