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研究在样本子集中实现EM估计的递增EM算法.通过检测子样本的似然判断条件,自动选择样本递增的数量,建立子样本的拟合分布逐步逼进完全样本的高斯模型的过程,改进了传统EM算法在每一步迭代都需要遍历完全样本的计算复杂性以及效率较低的问题.实验结果表明,与EM算法相比,该算法能更早地达到估计值的领域,具有较快的收敛速度,聚类效果显著.