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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:本文提出了一种通过迭代方式处理高斯混合聚类功能选择的算法:算法迭代群集和无监督的特征选择。首先,我们提出了T的定量测量

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