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基于近似密度初始化的医学图像混合模型聚类

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 2次 | 上传用户：qian_betty

【摘要】

：

基于EM(ExpectationMaximization)的混合模型聚类的效果与参数的初始值存在密切的关系.提出了一种基于近似密度的EM参数初始化方法,该方法用近似密度估计聚类样本点,再根据每个聚类统计EM的混合比、均值、协方差参数的初始值.并应用于人体腹部医学图像数据的高斯混合模型聚类分析,实验结果表明该方法比Kmeans随机初始化方法有更好的聚类效果.

【作者】

：

张树伟宋余庆陈健美谢从华

【机构】

：

江苏大学计算机科学与通信工程学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2010年09期

【关键词】

：

EM 密度估计参数初始化模型聚类 EM algorithm density estimation initialization clustering

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（60572112）

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基于EM(ExpectationMaximization)的混合模型聚类的效果与参数的初始值存在密切的关系.提出了一种基于近似密度的EM参数初始化方法,该方法用近似密度估计聚类样本点,再根据每个聚类统计EM的混合比、均值、协方差参数的初始值.并应用于人体腹部医学图像数据的高斯混合模型聚类分析,实验结果表明该方法比Kmeans随机初始化方法有更好的聚类效果.

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