【摘 要】
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针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的G
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,阜新力兴科技有限责任公司
【基金项目】
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辽宁省博士启动基金资助项目(20170520098);辽宁省自然科学基金资助项目(2015020100);辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(551610001095);辽宁省教育厅一般项目(LJ2017QL013)~~
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针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DP-GMMC)。首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合模型的初始参数;其次,采用最大期望(EM)算法迭代估计混合模型的参数;最后,根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类。在Iris数据集下,DP-GMMC聚类准确率可达到96.67%,与传统GMM算法相比提高了33.6个百分点,解决了对初始聚类中心依赖的问题。实验
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