【摘 要】
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贝叶斯阴阳(BYY)谐和学习理论是一种崭新的统计学习理论与方法,可直接应用于混合高斯模型的建模及其聚类分析.这种学习机制是通过优化混合高斯模型上的一个和谐函数来实现的,
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贝叶斯阴阳(BYY)谐和学习理论是一种崭新的统计学习理论与方法,可直接应用于混合高斯模型的建模及其聚类分析.这种学习机制是通过优化混合高斯模型上的一个和谐函数来实现的,其显著特点是在参数学习的过程中具有自动选择模型的能力,即能够自动确定出数据中的高斯分量或类别个数.但目前存在的梯度学习算法在进行BYY谐和学习时,往往会陷入谐和函数的局部极值点而导致不理想的结果.为了克服这一缺点,该文提出了实现BYY谐和学习的自然梯度学习算法.实验表明,自然梯度学习算法能够有效地实现混合高斯模型数据上的自动模型选择和建模,并且在收敛速度和精度上优于一般的梯度学习算法.另外,我们还将自然梯度学习算法应用于非监督图像分割.对于3幅实际的彩色图像,采用自然梯度学习算法自动地确定出其中的对象(即聚类)个数,并得到各对象在颜色空间中的中心值,然后根据这些中心值将各像素归入各个对象中,实现非监督彩色图像分割.实验表明,自然梯度学习算法能够有效的进行非监督彩色图像分割.
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