【摘 要】
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基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,中国民航大学中国民航信息技术科研基地,江苏科技大学继续教育学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（60903130,61202137）, 江苏省高校自然科学研究项目（13KJB520004）, 中国民航信息技术科研基地开放课题基金（CAAC-ITRB-201302）资助课题
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基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算子引入高斯混合模型,通过惩罚似然来处理约束违反,使满足正约束的成对样本的后验概率尽可能相似,满足负约束的成对样本的后验概率尽可能不相似;同时封闭的参数估计迭代公式降低了参数估计的计算复杂度。在一组真实数据集上的实验表明,与现有的相关方法相比,该方法能有效改善聚类性能,并对噪音约束有着更好的适应性。
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