【摘 要】
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高斯混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法,传统算法对模型的初始化（包含成分数、每个成分的均值和方差）的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间
【机 构】
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桂林航天工业学院计算机科学与工程系,桂林航天工业学院外语外贸系
【基金项目】
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广西高校科研重点项目《基于多核学习的半监督支持向量机相关技术研究》（ZD2014147）, 桂林航天工业学院科研项目《监督机器学习中的数据降维方法研究》（Y12Z028）
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高斯混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法,传统算法对模型的初始化（包含成分数、每个成分的均值和方差）的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间的边界,为了解决这个问题,可利用最小化协方差矩阵行列式（MCD）,结合传统成熟的高斯混合模型算法,来实现对高斯混合模型的初始化,而MCD初始化的算法对初始值的设定没有特殊的要求,通过实验证明其具有很好的聚类性能和鲁棒性。
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