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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何融合密度峰值進行高斯混合模型聚類算法概述

如何融合密度峰值進行高斯混合模型聚類算法概述

2018-12-18 | rar | 0.92 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對高斯混合模型( GMM)聚類算法對初始值敏感且容易陷入局部極小值的問題,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力強的優勢,對GMM算法的初始聚類中心進行優化,提出了一種融合DP的GMM聚類算法(DP-GMMC)。首先,基于DP算法尋找聚類中心,得到混合模型的初始參數;其次,采用最大期望(EM)算法迭代估計混合模型的參數;最后,根據貝葉斯后驗概率準則實現數據點的聚類。在Iris數據集下,DP-GMMC聚類準確率可達到96. 67%,與傳統GMM算法相比提高了33.6個百分點,解決了對初始聚類中心依賴的問題。實驗結果表明,DP-GMMC對低維數據集有較好的聚類效果。

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