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混合高斯模型能够有效地拟合概率密度函数,常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数。基于遗传算法的K-means初始化EM算法可以同时估计模型阶数和参数。试验结果表明,该算法具有更好的聚类效果。
基于遗传算法的K-means初始化EM算法及聚类应用
【摘 要】
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混合高斯模型能够有效地拟合概率密度函数,常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数。基于遗
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2010年15期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60971130）
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