聚类单变量观测的全球算法
摘要：单变量观测的聚类：给定一组来自$ K $个可能聚类的观测值，需要对聚类均值进行估计。我们提出了一种基于我们在先前工作中引入的“KP”准则的算法。在本文中，我们证明了这个准则的全局最小值可以通过首先解决一个线性系统，然后计算一些$ K $阶多项式的根来达到。 KP全局最小值提供了对聚类均值的初始估计，最后的聚类步骤可以恢复聚类均值。通过各种高斯混合模型的模拟，我们说明了我们方法与期望最大化算法的相关性和优越性。关键词{无监督聚类、非迭代算法、优化准则、单变量观测}
作者：Paul Terre Fety
论文ID：physics/0703281
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2007-05-23