学习矢量量化的推广及其典型形式的比较

被引:5
作者
程剑锋
徐俊艳
机构
[1] 中国科技大学自动化系
关键词
无监督学习矢量量化; 尺度函数; 风险函数; 梯度下降法;
D O I
暂无
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
无监督学习矢量量化(LVQ)是一类基于最小化风险函数的聚类方法,文中通过对无监督LVQ风险函数的研究,提出了无监督LVQ算法的广义形式,在此基础上将当前典型的LVQ算法表示为基于不同尺度函数的LVQ算法,极大地方便了学习矢量量化神经网络的推广与应用。通过对无监督LVQ神经网络的改造,得到了基于无监督聚类算法的有监督LVQ神经网络,并将其应用于说话人辨认,取得了满意的结果并比较了几种典型聚类算法的优劣。
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共 1 条
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中国科学E辑:技术科学, 2001, (01) :59-70