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| 基于K-均值的混合高斯模型聚类算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.蚌埠学院计算机工程学院;2.中国科学技术大学计算机科学与技术学院 |
| 摘 要： | 针对K-均值聚类不能有效应用于散点图聚类的缺陷,引入混合高斯模型,设计期望最大化的似然方程,计算数据记录属于各个聚类的似然值,正则化似然值,获得属于每个聚类的概率值,根据所属群集的最高概率值,为数据记录指定群集。研究表明,引入混合高斯模型的K-均值聚类算法在数据挖掘群集上具有更稳定的结果,通过计算期望最大化,使数据分布的参数范围与聚类数据达到最佳匹配。 |
| 关 键 词： | K-均值聚类 混合高斯模型 期望最大化 散点图 |
Research on Gaussian Mixture Model Based on K-mean Clustering |
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| Keywords: | |