现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2010年
15期
102-103,106
,共3页
山拜·达拉拜%曹红丽%尤努斯·艾沙
山拜·達拉拜%曹紅麗%尤努斯·艾沙
산배·체랍배%조홍려%우노사·애사
混合高斯模型%遗传算法%K-means%聚类应用
混閤高斯模型%遺傳算法%K-means%聚類應用
혼합고사모형%유전산법%K-means%취류응용
混合高斯模型能够有效地拟合概率密度函数,常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数.基于遗传算法的K-means初始化EM算法可以同时估计模型阶数和参数.试验结果表明,该算法具有更好的聚类效果.
混閤高斯模型能夠有效地擬閤概率密度函數,常用的混閤高斯概率密度模型參數估計方法是EM迭代算法,這種算法的缺點是估計精度過分依賴于初始值,而且不能估計模型階數.基于遺傳算法的K-means初始化EM算法可以同時估計模型階數和參數.試驗結果錶明,該算法具有更好的聚類效果.
혼합고사모형능구유효지의합개솔밀도함수,상용적혼합고사개솔밀도모형삼수고계방법시EM질대산법,저충산법적결점시고계정도과분의뢰우초시치,이차불능고계모형계수.기우유전산법적K-means초시화EM산법가이동시고계모형계수화삼수.시험결과표명,해산법구유경호적취류효과.
