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基于高斯混合模型的EM学习算法

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本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法———EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习,引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件,从而能够确保EM算法的正确学习.

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来源
《山西师范大学学报：自然科学版》 |2005年第1期|46-49|共4页
作者
王源; 陈亚军;
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作者单位

西华师范大学计算机学院微机应用研究所;

淮南师范学院信息技术系;

安徽淮南232001;

西华师范大学物理与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;人工神经网络与计算;
关键词
学习算法; EM算法; 高斯混合模型; 无监督聚类; 算法实现; 变量; 约束条件; 收敛; 重叠度; 正确;

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