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摘要:
流式数据分析的主要过程是以设门的方式对样本数据中的细胞群进行类群划分。由于传统人工设门方式的缺点,提出了一种基于偏斜 t混合模型的流式数据自动聚类方法。该方法采用有限混合模型形式,以偏斜 t布为模型密度函数,并通过期望最大化方法估计模型参数。通过对两组不同类型实验数据进行分析,结果表明:相比于非基于模型的聚类方法,基于混合模型的聚类方法对于流式数据的分析具有更好的鲁棒性,能够降低数据中离群值对结果分析的影响;相比于高斯混合模型、偏斜正态混合模型、t混合模型,基于偏斜 t分布的混合模型具有更好的灵活性,不仅能够拟合流式数据中椭圆对称分布的数据,而且对于高度非对称分布数据的分析也具有很好的效果。
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文献信息
篇名 基于偏斜t混合模型的流式数据自动聚类方法研究
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 混合模型 偏斜 t分布 流式细胞术 EM算法
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 2527-2535
页数 9页 分类号 TP181
字数 5877字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.12.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴太虎 军事医学科学院卫生装备研究所 125 831 13.0 23.0
2 程智 军事医学科学院卫生装备研究所 16 40 4.0 5.0
3 王先文 军事医学科学院卫生装备研究所 8 27 4.0 4.0
4 暴洪涛 军事医学科学院卫生装备研究所 4 10 2.0 3.0
5 杜耀华 军事医学科学院卫生装备研究所 18 40 4.0 5.0
6 陈锋 军事医学科学院卫生装备研究所 37 148 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
混合模型
偏斜 t分布
流式细胞术
EM算法
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