【摘 要】
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互联网的飞速发展不断地更新着人类社会的生活品质,伴随而来的还有庞大的数据量,但并非所有的信息都是被需要的。因此,抓取到数据中有价值的部分,是极其重要的。有限混合模型这个几乎可以逼近所有的概率密度,用于解决复杂分布的高效工具,成为研究的热门方向。而高斯混合模型作为最广泛存在的模型。很多学者对其进行研究,并应用于各个生活领域。Luca Greco和Claudio Agostinelli学者在2018年
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互联网的飞速发展不断地更新着人类社会的生活品质,伴随而来的还有庞大的数据量,但并非所有的信息都是被需要的。因此,抓取到数据中有价值的部分,是极其重要的。有限混合模型这个几乎可以逼近所有的概率密度,用于解决复杂分布的高效工具,成为研究的热门方向。而高斯混合模型作为最广泛存在的模型。很多学者对其进行研究,并应用于各个生活领域。Luca Greco和Claudio Agostinelli学者在2018年以高斯混合模型的基础上提出了Weighted-CEM算法。在数据存在少量异常值的情况下,该算法估计的模型参数稳健性很好,并且算法识别异常值的精确度也很高。但是,随着异常值数目的增加,该算法估计的参数仍然不够稳健,且异常值识别精确度下降。为了解决这个问题,本文提出一种DAEM改进算法,Weighted-DAEM算法。该算法在结合权重似然函数和异常值检测的基础上对聚类进行研究。该算法还加入了退火参数下界理论,对存在少量异常值的高斯混合数据进行聚类和识别异常值。同时,该方法保持了原始算法的收敛性。模拟数据和实际数据的实验结果表明:在一定条件下,改进的DAEM算法聚类效果更好,并且对异常值的识别更准确。
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