二元数据子空间聚类算法的初始化研究

• 作者: 丰江帆 夏英 鲁宁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 子空间聚类 二元数据 有限混合伯努利模型 EM算法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.01.012

摘要

针对二元数据空间高维稀疏性的特点而提出的有限混合伯努利模型,能够快速寻找映射簇的模型框架;EM算法是数学模型进行参数迭代的重要方法,其算法的优劣很大程度上取决于其初始参数.对于运用EM算法来实现有限混合伯努利模型聚类算法已有许多研究, EM算法中参数的选取直接影响聚类算法的性能.引入 Binning法和改变数据之间相似度测量方式、中心点的选取方式来进行初始化,从而大大减少聚类结果对初始参数的依赖,实验证明该算法是高效的、正确的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏英	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	64	461	12.0	18.0
2	丰江帆	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	27	156	8.0	11.0
3	鲁宁	重庆邮电大学中韩合作空间信息系统研究所	1	5	1.0	1.0