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基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法研究

邢长征赵全颖王星王伟

计算机应用研究, 2017, Vol.34 (4), p.1042-1046

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題名:
基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法研究
著者: 邢长征赵全颖王星王伟
主題: EM算法 ; 信息熵原理 ; 模型成分数 ; 高斯混合模型 ; 鲁棒
所屬期刊: 计算机应用研究, 2017, Vol.34 (4), p.1042-1046
描述: 针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题,提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选,以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数,当接近最优解时,EM步长的变化极为缓慢,这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正,使算法快速收敛,从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较,实验证明该算法对初始值的设定并不敏感（成分数c无须预先设定）,并且能够降低算法运算时间,提高聚类模型成分数（类簇）的正确率。
出版者: 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛,125105
語言: 中文
識別號: ISSN: 1001-3695
DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.019
資源來源: Alma/SFX Local Collection

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