×

钟声

swMATH标识： 28514
软件作者： 蔡，T。托尼；马静；张林军
说明： CHIME：高维高斯混合体的EM算法聚类及其最优性。无监督学习是统计学和机器学习中的一个重要问题，有着广泛的应用。本文研究了高维高斯混合模型的聚类问题，提出了一种基于EM算法和稀疏判别向量直接估计方法的CHIME算法。研究了蜂鸣器的理论和数值特性。我们建立了对于过度杂散度误差的最优收敛速度，并证明了CHIME是最小最大速率最优的。此外，还建立了判别向量估计量的最优性。仿真研究表明，在各种设置下，CHIME的性能优于现有的方法。所提出的嵌合程序也在一个胶质母细胞瘤基因表达数据集的分析中得到了说明，并显示出了优越的性能。在传统的低维背景下也考虑了高斯混合体的聚类。针对高维数据集开发的技术工具用于建立基于经典EM算法的聚类过程的最优性。
主页： http://www-stat.wharton.upenn.edu/~tcai/paper/CHIME.pdf
关键词： 高维数据;无监督学习;高斯混合模型;EM算法;误聚类错误;极小极大最优性
相关软件： R;mvtnorm公司;试验;潮水;雷普兰;ggpubr公司;Rmixmod公司;GGALY公司;dplyr公司;彩绘机;GG地块2;质量（R）;麦克勒斯特;范胡费尔;促进;Lipls公司;L1-魔法;电子状态学习;克莱姆;github
参考文献： 9种出版物

标准条款

1个出版物描述软件，包括1个出版物在zbMATH 年
CHIME：高维高斯混合体的EM算法聚类及其最优性。 Zbl 1428.62182号
蔡，T。托尼;妈，静;张林军
2019
全部的 前5名

25位作者引用

2 蔡，托尼·托尼
2 张林军
1 曹立雄
1 德维迪，拉兹
1 高，赵
1 韩飞扬
1 新罕布什尔州
1 乔丹，迈克尔·欧文
1 库利克，哈马鲁
1 李远志
1 刘杰
1 妈，静
1 妈妈，宗明
1 麦青
1 孟祥华
1 诺德豪森，克劳斯
1 拉多吉契奇，乌纳
1 孙月凯
1 维塔，乔尼
1 温赖特，马丁J。
1 王文静
1 杨东民
1 俞斌
1 于仲波
1 赵若飞

引用4个系列

4 统计年鉴
三 电子统计杂志
1 应用力学与工程中的计算机方法
1 计算与应用数学杂志

在4个字段中引用

9 统计学（62-XX）
2 概率论与随机过程（60-XX）
1 数值分析（65-XX）
1 计算机科学（68-XX）

按年份引用出版物