【摘 要】
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期望最大化（expectationmaximization,EM)算法在聚类过程中无法识别噪声点，最终的收敛效果也依赖于初始值的选择。提出了基于密度检测的EM算法（DDEM)，通过基于密度的方法来检测噪
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2013AA040405)
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期望最大化（expectationmaximization,EM)算法在聚类过程中无法识别噪声点，最终的收敛效果也依赖于初始值的选择。提出了基于密度检测的EM算法（DDEM)，通过基于密度的方法来检测噪声点，利用基于密度和距离的方法进行初始值选择，改善了EM算法收敛效果。实验结果表明新算法可有效识别噪声点，降低初始值选择对收敛效果的影响，明显提高了聚类准确率和稳定性。
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