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本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法———EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习,引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件,从而能够确保EM算法的正确学习.
基于高斯混合模型的EM学习算法
【摘 要】
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本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法———EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过
【机 构】
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西华师范大学计算机学院微机应用研究所,西华师范大学物理与电子信息学院
【出 处】
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山西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年01期
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