基于HMM的频率敏感聚类方法PIFS-HMM

• 作者: 卢鸣 王士同
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 频率敏感 均衡聚类 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 185-186,189
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.04.070

摘要

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)被广泛地应用于信号处理和模式识别中.当将其应用于聚类时,HMM的训练是一个非常重要的问题.特别是对数据不均衡的数据集,传统的模型训练方法存在使某些类为空类,类中数据偏少等缺点.针对这一特殊问题,提出了基于频率敏感的聚类方法PIFS-HMM,其目的在于提高模型训练的有效性,使聚类结果均衡.实验结果证实了提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	卢鸣	江南大学信息工程学院	2	1	1.0	1.0