GMKMcharlie:无监督高斯混合与Minkowski和球面带约束的K-Means

用于参数化和聚类加权数据的高性能培训器。高斯混合（GM）模块包括传统EM（期望最大化）训练器、组件式EM训练器、Figueiredo和Jain（2002）的最小消息长度EM训练机<doi:10.1109/34.990138>. 这些训练器接受关于混合权重、协方差特征比以及需要更新的混合成分的附加约束。K-means（KM）模块提供了以下选项的聚类：（i）确定性和随机K-means++初始化，（ii）聚类权重（大小）的上限，（iii）Minkowski距离，（iv）余弦差异，（v）数据输入的密集和稀疏表示。该包在各个方面改进了GM和KM算法的典型实现。它是用多线程C++精心编制的，用于为工业使用的大型数据建模。

版本：	1.1.5
进口：	卢比(≥ 1.0.0),Rcpp并行
链接到：	卢比,Rcpp并行,RcppArmadillo公司
建议：	MASS（质量）(≥ 7.3.0),打印3D(≥ 1.1.1)
出版：	2021-05-29
作者：	Charlie Wusuo Liu（刘五锁）
维护人员：	Charlie Wusuo Liu在gmail.com>
许可证：	GPL-3公司
需要编译：	对
系统要求：	GNU品牌
材料：	新闻
CRAN检查：	GMKMcharlie结果

文档：

参考手册：

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旧来源：	GMKMcharlie存档

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