基于高斯混合模型的EM学习算法

被引：59

作者：

王源

陈亚军

机构：

[1] 西华师范大学计算机学院微机应用研究所

[2] 西华师范大学物理与电子信息学院四川南充

[3] 淮南师范学院信息技术系

[4] 安徽淮南

[5] 四川南充

来源：

关键词：

高斯混合模型; EM算法; 无监督聚类; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

本文研究了一类基于无监督聚类学习的算法———EM算法的算法实现.EM算法通常用于存在隐含变量时的聚类学习,由于引入了隐含变量,导致算法难以保证收敛和达到极优值.本文通过将该算法应用于高斯混合模型的学习,引入重叠度分析的方法改进EM算法的约束条件,从而能够确保EM算法的正确学习.

引用

页码：46 / 49

页数：4