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基于独立的Gaussian与Beta有限维混合模型的聚类算法

Joint Finite Mixture Modelfrom Independent Gaussian and Beta Distributed Data
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摘要 对基于独立的Gaussian与Beta有限维混合模型的聚类算法进行了探讨与研究,并在此基础上提出一种新的聚类算法-BGMMn聚类算法,给出算法流程。通过数据模拟比较了四种聚类算法(BGMMn,BGMMs,BGMMa,BGMMh)对聚类数目估计的准确度,BGMMn算法的准确度优于其他3种聚类算法。 The article has carried out the joint finite mixture model from independent Gaussian and beta distributed data, I develop a new clustering algorithm, that called BGMMn, and give up the algorithm processes. By the simulation, giving the comparison between four clustering algorithms (BGMMn, BGMMs, BGMMa and BGMMh)on the correct number of clusters, BGMMn algorithm accuracy better than other three clustering algorithm.
作者 刘洋
出处 《大庆师范学院学报》 2012年第3期56-58,共3页 Journal of Daqing Normal University
基金 大庆师范学院青年基金项目(09ZQ04)
关键词 聚类 BGMMn聚类算法 EM算法 模型选择 有限维混合模型 clustering BGMMn cluster method EM algorithm model selection finite mixture model
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