统计聚类模型研究综述

• 作者: 管涛
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类分析 统计学习 高斯混合模型 谱聚类 核聚类
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 18-24
• 分类号: TP301
• 字数: 9050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.07.004

摘要

聚类分析在工程领域如生物序列分析、图像分割、文本分析等广泛应用.聚类方法涉及广泛,而基于概率统计理论的方法是其中的一大类.从最基本的FCM模型出发,阐述了势函数(Potential)、山脉(Mountain)函数聚类方法、信息熵方法,分析比较了这些方法的适用范围和优缺点,介绍了当今流行的核聚类、谱聚类和高斯混合模型聚类方法及其求解过程,并分析了它们的优缺点、计算复杂性等指标.最后,介绍了一些崭新的聚类模型的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	管涛	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	18	120	6.0	10.0