zbMATH参考文献（36篇文章引用）

1. Polanski，Andrzej；Marczyk，Michal；Pietrowska，Monika；Widlak，Piotr；Polanska，Joanna：通过动态规划分区初始化单变量高斯、多组分、异方差混合模型的EM算法（2018）
2. Nakamura，Thiago A.；Palhares，Reinaldo M.；Caminhas，Walmir M.；Menezes，Benjamin R.；de Campos，Mário Cesar M.M.；Fumega，Ubirajara；de M.Bomfim，Carlos H.；Lemos，AndréP.：使用分布式计算技术训练的简约高斯混合模型进行自适应故障检测和诊断（2017年）
3. Bongiorno，Enea G.；Goia，Aldo:基于替代密度的希尔伯特数据分类方法（2016）
4. 基于Paul D的聚类（2016年）
5. Baudry，Jean Patrick；Cardoso，Margarida；Celeux，Gilles；Amorim，Maria José；Ferreira，Ana Sousa：利用外部分类变量加强基于模型的聚类选择（2015年）
6. Gallopin，Mélina；Celeux，Gilles；Jaffrézic，Florence；Rau，Andrea：注释基因表达数据基于模型聚类的模型选择标准（2015）
7. Rémi Lebret；Serge Iovleff；Florent Langrognet；Christophe Biernacki；Gilles Celeux；Gérard Govaert:Rmixmod：基于模型的无监督、监督和半监督分类Mixmod库的R包（2015）不是zbMATH
8. Riani，Marco；Cerioli，Andrea；Perrotta，Domenico；Torti，Francesca：在FSDA库中模拟具有固定聚类重叠的多元数据混合（2015）
9. Scrucca，Luca；Raftery，Adrian E.：使用高斯层次划分改进基于模型的聚类初始化（2015）
10. 赵建华；金立斌；石磊：基于层次BIC的混合模型选择（2015）
11. Andrews，Jeffrey L.；McNicholas，Paul D.：聚类和分类的变量选择（2014）
12. Biernacki，Christophe；Lourme，Alexandre:稳定和可视化的高斯简约聚类模型（2014）
13. Charles Bouveyron；Brunet Saumard，Camille:基于模型的高维数据聚类：综述（2014）
14. Browne，Ryan P.；McNicholas，Paul D.：混合模型中特征分解协方差参数估计的正交Stiefel流形优化（2014）
15. Browne，Ryan P.；McNicholas，Paul D.：估计高维中的公共主成分（2014）
16. Galimberti，Giuliano；Soffritti，Gabriele:使用有限混合（t）分布的多元线性回归分析（2014）
17. Gollini，Isabella；Murphy，Thomas Brendan:基于模型的分类数据聚类的混合潜在特征分析工具（2014）
18. Lin，Tsung-I:通过特征值分解通过参数化（t）混合模型从不完全数据中学习（2014）
19. Galimberti，Giuliano；Soffritti，Gabriele:对基于简约模型的高斯聚类使用条件独立性（2013）
20. Lourme，A.；Biernacki，C.：基于同步高斯模型的多来源样本聚类（2013）