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基于最大后验估计的无监督聚类算法
被引量：
2
1
作者
赵晨阳
翟少丹
佀洁
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第19期131-134,共4页
传统的基于EM算法的聚类方法,当模型的某个高斯分量的协方差矩阵变为奇异矩阵时,会导致聚类失败。提出在聚类过程中用最大后验估计(MAP)来代替极大似然估计(MLE);将一种改进的贝叶斯信息准则(BIC)与模型参数估计同时处理,扩大了模型选...
传统的基于EM算法的聚类方法,当模型的某个高斯分量的协方差矩阵变为奇异矩阵时,会导致聚类失败。提出在聚类过程中用最大后验估计(MAP)来代替极大似然估计(MLE);将一种改进的贝叶斯信息准则(BIC)与模型参数估计同时处理,扩大了模型选择的搜索范围。该算法有效地避免了协方差矩阵在迭代中陷入奇异,并将参数估计和模型选择同时进行。通过R软件进行仿真分析,结过表明改进的算法在减少计算量同时,提高了聚类的准确度,并具有鲁棒性。
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关键词
混合模型
EM算法
最大后验估计(MAP)
模型选择
聚类
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职称材料
题名
基于最大后验估计的无监督聚类算法
被引量：
2
1
作者
赵晨阳
翟少丹
佀洁
机构
西北大学
数学系
西北大学信息与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第19期131-134,共4页
基金
国家自然科学基金(No.10771169)
文摘
传统的基于EM算法的聚类方法,当模型的某个高斯分量的协方差矩阵变为奇异矩阵时,会导致聚类失败。提出在聚类过程中用最大后验估计(MAP)来代替极大似然估计(MLE);将一种改进的贝叶斯信息准则(BIC)与模型参数估计同时处理,扩大了模型选择的搜索范围。该算法有效地避免了协方差矩阵在迭代中陷入奇异,并将参数估计和模型选择同时进行。通过R软件进行仿真分析,结过表明改进的算法在减少计算量同时,提高了聚类的准确度,并具有鲁棒性。
关键词
混合模型
EM算法
最大后验估计(MAP)
模型选择
聚类
Keywords
mixture model
EM algorithm
Maximum a Posteriori（MAP）
model selection
clustering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大后验估计的无监督聚类算法
赵晨阳
翟少丹
佀洁
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
2
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