论文部分内容阅读
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)被广泛地应用于信号处理和模式识别中。当将其应用于聚类时,HMM的训练是一个非常重要的问题。特别是对数据不均衡的数据集,传统的模型训练方法存在使某些类为空类,类中数据偏少等缺点。针对这一特殊问题,提出了基于频率敏感的聚类方法PIFS-HMM,其目的在于提高模型训练的有效性,使聚类结果均衡。实验结果证实了提出方法的有效性。