关于高斯混合模型聚类中EM算法及其初始化的研究.pdf

简介：
本文探讨了在基于高斯混合模型的聚类分析中，期望最大化(EM)算法的应用及其实现效果受初始值选择的影响。通过理论分析与实验验证相结合的方法，研究并提出了改进的初始化策略以提高聚类结果的质量和稳定性。 研究发现，EM算法在参数估计领域扮演着重要角色。该方法的核心在于通过已有的数据迭代计算似然函数，并使其收敛到一个最优值。然而，EM算法的收敛性很大程度上取决于初始参数的选择。本段落利用EM算法实现高斯混合模型聚类，并深入探讨了如何有效初始化这些参数的问题。与其它初始化策略进行比较后，文中提出了一种名为“binning”的方法用于优化EM算法的启动过程。实验结果表明，“binning”法能够显著提升EM算法在聚类任务中的表现。这项研究对改进高斯混合模型聚类技术具有重要的指导价值。