基于高斯混合模型的k均值初始化EM算法的研究

摘要

EM算法是一种非常流行的极大似然估计方法,是一种当观测数据为不完全数据时求解最大似然估计的迭代算法,也是估计有限混合模型参数十分有效的算法.然而,EM算法是一个局部最优算法,常常容易陷入局部最优解,使得它的初始值对算法的结果有着极其重要的影响.因此采用k均值算法来初始化EM算法并将聚类结果同直接用EM算法得到的聚类结果相比较.数值试验表明经过初始化的EM算法的聚类效果要明显好于原始EM算法的效果.