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基于约束正则化的生成聚类分析  
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【英文篇名】 Generative clustering analysis with constraints regularization
【下载频次】 ★★
【作者】 於跃成; 生佳根; 邹晓华;
【英文作者】 YU Yue-cheng; SHENG Jia-gen; ZOU Xiao-hua; College of Computer Science and Engineering; Jiangsu University of Science and Technology; Information Technology Research Base of Civil Aviation Administration of China; Civil Aviation University of China; College of Further Education; Jiangsu University of Scienceand Technology;
【作者单位】 江苏科技大学计算机科学与工程学院; 中国民航大学中国民航信息技术科研基地; 江苏科技大学继续教育学院;
【文献出处】 系统工程与电子技术 , Systems Engineering and Electronics, 编辑部邮箱 2014年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 约束聚类; 约束正则化; 高斯混合模型; 惩罚似然函数; 聚类分析;
【英文关键词】 constrained clustering; constraints regularization; Gaussian mixture model(GMM); penalized likelihood function; clustering analysis;
【摘要】 基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算子引入高斯混合模型,通过惩罚似然来处理约束违反,使满足正约束的成对样本的后验概率尽可能相似,满足负约束的成对样本的后验概率尽可能不相似;同时封闭的参数估计迭代公式降低了参数估计的计算复杂度。在一组真实数据集上的实验表明,与现有的相关方法相比,该方法能有效改善聚类性能,并对噪音约束有着更好的适应性。
【英文摘要】 Most existing Gaussian mixture model(GMM)with hard equivalence constraints cannot solve the problem of violating pairwise constraints,and the GMM with soft equivalence constraints lacks of closed estimation forms of model parameters.This paper presents a generative clustering analysis algorithm with constraints regularization(GCACR),in which the constraints consistent assumption is integrating into GMM.To penalize the constraint violation,the penalized likelihood function is designed.This makes the posterio...
【基金】 国家自然科学基金(60903130,61202137); 江苏省高校自然科学研究项目(13KJB520004); 中国民航信息技术科研基地开放课题基金(CAAC-ITRB-201302)资助课题
【更新日期】 2014-05-28
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 0引言生成聚类方法通常假定样本服从特定的混合分布[1]。高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)作为描述多元数据的强大概率模型,是基于混合模型的聚类方法中最为常用的混合分布模型[2]。约束聚类将少量监督信息以约束形式引入聚类过程,在一定程度上消除了标准期望最大化(e

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