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基于混合模型聚类的方法

作　者: 刘洋
导　师: 张宝学
学　校: 东北师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 聚类混合模型模型选择 EM算法
分类号: O212.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 78次
引　用: 0次
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内容摘要

聚类分析是多元统计学的一个分支。基于混合模型聚类算法是众多聚类算法的一种。本文全面探讨基于混合模型聚类算法的一般理论框架和聚类方法,给出一种基于独立的Gaussian和Beta分布数据的有限维联合模型的新的聚类算法BGMMn。通过模拟比较了聚类算法BGMMn与聚类算法BGMMs和BGMMh的整体预测聚类精度E-score,及对聚类数目估计的准确率,说明BGMMn聚类算法比聚类算法BGMMs,BGMMa,BGMMh更具有优势；而且BGMMn聚类算法特别适用于Gaussian分布数据容易聚类的情形。

全文目录

中文摘要  4-5
英文摘要  5-6
目录  6-7
引言  7-9
1.聚类算法简介  9-11
2.基于混合模型聚类  11-14
  2.1 聚类的混合模型  11
  2.2混合模型聚类的理论  11-12
  2.3 混合模型聚类的主要结果  12-14
3.BGMMn聚类算法  14-26
  3.1 BGMM混合模型  15-16
  3.2 BGMMn算法  16-17
  3.3 模型选择  17-18
  3.4 算法优良的评价标准  18
  3.5 模拟和结论  18-26
参考文献  26-29
致谢  29

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