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Unsupervised naive Bayes for data clustering with mixtures of truncated exponentials

机译:无监督的朴素贝叶斯用于截断指数混合的数据聚类

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摘要

In this paper we propose a naive Bayes model for unsupervised data clustering, where the class variable is hidden. The feature variables can be discrete or continuous, as the conditional distributions are represented as mixtures of truncated exponentials (MTEs). The number of classes is determined using the data augmentation algorithm. The proposed model is compared with the conditional Gaussian model for some real world and synthetic databases.
机译:在本文中,我们提出了用于无监督数据聚类的朴素贝叶斯模型,其中类变量是隐藏的。特征变量可以是离散的也可以是连续的,因为条件分布表示为截断指数(MTE)的混合。使用数据扩充算法确定类的数量。将该模型与某些实际数据库和综合数据库的条件高斯模型进行了比较。

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