【摘 要】
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基于有限混合模型的聚类是一种重要的聚类分析方法,而EM算法是混合模型参数估计的重要方法。传统的EM算法对初始聚类中心比较敏感,因此如何选取初始值成为运用EM算法实现高斯
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基于有限混合模型的聚类是一种重要的聚类分析方法,而EM算法是混合模型参数估计的重要方法。传统的EM算法对初始聚类中心比较敏感,因此如何选取初始值成为运用EM算法实现高斯混合模型聚类中的一个重要问题。本文提出一种基于网格的聚类算法来初始化EM算法,旨在改善EM算法的初始敏感性,使其达到更佳的聚类效果。此算法根据网格单元密度高低来识别孤立点和噪声点,利用相似性度量进行聚类,利用网格核思想来降低时间复杂度。仿真实验结果表明,该方法时间复杂度较低,且用该方法优化初始聚类中心后的EM算法有着很好的稳定性和精确性。
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