基于遗传算法的K-means初始化EM算法及聚类应用

• 作者: 尤努斯·艾沙 山拜·达拉拜 曹红丽
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 混合高斯模型 遗传算法 K-means 聚类应用
• 年，卷（期）: 2010,（15）
• 页码范围: 102-103,106
• 分类号: TN911.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2010.15.032

摘要

混合高斯模型能够有效地拟合概率密度函数,常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数.基于遗传算法的K-means初始化EM算法可以同时估计模型阶数和参数.试验结果表明,该算法具有更好的聚类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	山拜·达拉拜	新疆大学信息科学与工程学院	63	200	7.0	10.0
2	曹红丽	新疆大学信息科学与工程学院	3	8	2.0	2.0
3	尤努斯·艾沙	新疆大学信息科学与工程学院	3	16	2.0	3.0