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Iterative Feature Selection in Gaussian Mixture Clustering with Automatic Model Selection

机译:高斯混合聚类中自动模型选择的迭代特征选择

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摘要

This paper proposes an algorithm to deal with the feature selection in Gaussian mixture clustering by an iterative way: the algorithm iterates between the clustering and the unsupervised feature selection. First, we propose a quantitative measurement of t
机译:提出了一种通过迭代的方式处理高斯混合聚类中特征选择的算法:该算法在聚类和无监督特征选择之间进行迭代。首先,我们建议对t进行定量测量

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