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摘要:
随着互联网技术的高速发展,数据库的规模和复杂度不断增长,传统的分类方法已经不能满足复杂数据的分类需求,针对此类问题,提出了一种基于变分贝叶斯的数据分类算法.该算法在传统贝叶斯推断上引入变分近似理论,结合最大期望算法思想,利用统计物理中的平均场理论,并以混合高斯模型为例进行了实验仿真.实验结果证明,随机生成数据在经过382次迭代后,能明显看出由3组高斯模型混合而成,似然函数的下界随迭代次数增加不断上升,在350次迭代后曲线与预想一样趋于平缓,并且在误差允许的范围内得到接近真实数据的均值和逆协方差矩阵,实现其分类处理.在保证高精度的要求下计算速度更快、效率更高、更符合实际工程的应用背景.
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文献信息
篇名 基于变分贝叶斯的数据分类算法
来源期刊 空军工程大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 变分贝叶斯 分类算法 最大期望算法
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 电子·信息·通信
研究方向 页码范围 89-94
页数 6页 分类号 TP391
字数 3781字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2017.02.015
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 张红梅 空军工程大学理学院 44 322 8.0 16.0
2 王瑛 空军工程大学装备管理与安全工程学院 124 1254 17.0 32.0
3 张文倩 空军工程大学装备管理与安全工程学院 5 7 2.0 2.0
4 宋增杰 西安交通大学数学与统计学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
变分贝叶斯
分类算法
最大期望算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空军工程大学学报(自然科学版)
双月刊
1009-3516
61-1338/N
大16开
西安市空军工程大学
52-247
2000
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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