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一种基于逆模拟退火和高斯混合模型的半监督聚类算法
被引量：
3
1
作者
王垚
柴变芳
+1 位作者
李文斌
吕峰
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期67-73,共7页
基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和...
基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和混和系数差异度影响.为提高SGMM模型参数估计的准确率和收敛速度,将逆模拟退火框架与SGMM模型的EM算法相结合,提出一种基于逆模拟退火框架的半监督高斯混合模型聚类算法(Anti-annealing SGMM-EM,ASGMM-EM).该算法逆温度参数从一个较小且大于0的值逐渐增加到大于1的上界,再逐渐降回1.在每个逆温度参数下执行半监督聚类算法SGMM-EM并迭代至收敛.人工数据和真实数据上实验表明提出的算法ASGMM-EM优于仅用半监督技术或逆模拟退火技术的基于高斯混合模型的EM算法.
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关键词
高斯混合模型
期望最大化算法
逆模拟退火
半监督聚类
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职称材料
题名
一种基于逆模拟退火和高斯混合模型的半监督聚类算法
被引量：
3
1
作者
王垚
柴变芳
李文斌
吕峰
机构
河北地质大学信息工程学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期67-73,共7页
基金
国家自然科学基金(61503260)
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2017131)
文摘
基于节点标记的半监督高斯混合模型(Semi-supervised Gaussian Mixture Model,SGMM)可利用少量标记样本提高模型参数估计的准确率,但参数估计算法(SGMM Expectation Maximization,SGMM-EM)的准确率和收敛速度受高斯分布之间的重叠度和混和系数差异度影响.为提高SGMM模型参数估计的准确率和收敛速度,将逆模拟退火框架与SGMM模型的EM算法相结合,提出一种基于逆模拟退火框架的半监督高斯混合模型聚类算法(Anti-annealing SGMM-EM,ASGMM-EM).该算法逆温度参数从一个较小且大于0的值逐渐增加到大于1的上界,再逐渐降回1.在每个逆温度参数下执行半监督聚类算法SGMM-EM并迭代至收敛.人工数据和真实数据上实验表明提出的算法ASGMM-EM优于仅用半监督技术或逆模拟退火技术的基于高斯混合模型的EM算法.
关键词
高斯混合模型
期望最大化算法
逆模拟退火
半监督聚类
Keywords
Gaussian mixture model, expectation maximization algorithm,anti-annealing,semi-supervised clustering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
一种基于逆模拟退火和高斯混合模型的半监督聚类算法
王垚
柴变芳
李文斌
吕峰
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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