计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2004年
8期
44-46,49
,共4页
个体行为数据%多峰值%聚类%双重混合高斯模型(DualMGM)%EM算法
箇體行為數據%多峰值%聚類%雙重混閤高斯模型(DualMGM)%EM算法
개체행위수거%다봉치%취류%쌍중혼합고사모형(DualMGM)%EM산법
传统的基于概率的混合模型算法可以很好地解决个体行为数据的聚类问题,但是对于具有"多峰值"特征的行为数据则需要更精巧的方法.提出双重混合高斯模型算法(DualMGM)扩展了普通混合模型的概念,解决了多峰值特征的个体行为数据的聚类问题.DualMGM的算法复杂度是随数据量线性增长的,具有很好的可扩展性.
傳統的基于概率的混閤模型算法可以很好地解決箇體行為數據的聚類問題,但是對于具有"多峰值"特徵的行為數據則需要更精巧的方法.提齣雙重混閤高斯模型算法(DualMGM)擴展瞭普通混閤模型的概唸,解決瞭多峰值特徵的箇體行為數據的聚類問題.DualMGM的算法複雜度是隨數據量線性增長的,具有很好的可擴展性.
전통적기우개솔적혼합모형산법가이흔호지해결개체행위수거적취류문제,단시대우구유"다봉치"특정적행위수거칙수요경정교적방법.제출쌍중혼합고사모형산법(DualMGM)확전료보통혼합모형적개념,해결료다봉치특정적개체행위수거적취류문제.DualMGM적산법복잡도시수수거량선성증장적,구유흔호적가확전성.
