个体行为数据聚类的双重混合高斯模型算法

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。