【摘 要】
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聚类是一种重要的无监督数据分析技术,它主要用于将数据对象分块,并生成簇集。簇集内,簇内对象比簇间对象更相似。在数据聚类中,一个主要的问题是估计数据内蕴含的簇的数量。因为很多常用的聚类技术需要簇数目参数。在对包含着大量簇的高维数据聚类时,这个问题变得更具有挑战性。这是因为簇数目参数可以反过来作用到聚类结果。我们将在本文内提出GMM-Tree,来估计簇数目和初始的簇中心。这个名称是Gamma Mixt
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聚类是一种重要的无监督数据分析技术,它主要用于将数据对象分块,并生成簇集。簇集内,簇内对象比簇间对象更相似。在数据聚类中,一个主要的问题是估计数据内蕴含的簇的数量。因为很多常用的聚类技术需要簇数目参数。在对包含着大量簇的高维数据聚类时,这个问题变得更具有挑战性。这是因为簇数目参数可以反过来作用到聚类结果。我们将在本文内提出GMM-Tree,来估计簇数目和初始的簇中心。这个名称是Gamma Mixture Model Tree（伽玛混合模型树）的简写。除此之外,我们还将提出几个使用GMM-Tree来解决聚类、分类问题,和处理带有大量簇或类的高维数据的方法。在实验过程中,我们使用了合成和真实的两种数据集,这些数据拥有不同数目的簇、类、特点和对象。据实验结果显示,我们的方法比当前常用的几种方法在找到簇数目和初始的簇中心上使用时性能更好。除此之外,实验结果证实了基于GMM-Tree的SSS-GMM带监督方法在对分类拥有大量类的高维数据上的运行结果比其它常用的技术要性能更好。
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