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题名基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法研究
被引量：7
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作者
邢长征
赵全颖
王星
王伟
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2017年第4期1042-1046,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61402212)
辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划资助项目(LJQ2015045)
+1 种基金
辽宁省自然科学基金资助项目(2015020098)
辽宁省教育厅一般资助项目(L2013131)
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文摘
针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题,提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选,以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数,当接近最优解时,EM步长的变化极为缓慢,这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正,使算法快速收敛,从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较,实验证明该算法对初始值的设定并不敏感(成分数c无须预先设定),并且能够降低算法运算时间,提高聚类模型成分数(类簇)的正确率。
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关键词
EM算法
鲁棒
高斯混合模型
模型成分数
信息熵原理
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Keywords
EM algorithm
robust
Gaussian mixture model
model component number
information entropy principle
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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