一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法

摘要

传统的聚类算法如k-means算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的影响.提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法,该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),由贪心EM算法实现高斯混合模型结构和参数的自动学习,而不需要先验知识.这种聚类算法可以克服k-means等算法的缺点,实验结果表明该算法具有更好的聚类效果.