MixSim公司

R包MixSim:模拟数据来研究聚类算法的性能。MixSim允许模拟高斯分布的混合物,混合成分之间有不同程度的重叠。成对重叠(Pairwise overlap)被定义为两个错误分类概率的总和,用于度量组件之间的交互程度,并可用于控制混合数据集的聚类复杂度。这些数据集可用于聚类和有限混合建模算法的系统性能研究。MixSim的其他功能包括计算高斯混合的精确重叠、模拟高斯和非高斯数据、模拟离群值和噪声变量、计算两个分区之间的一致性度量以及为有限混合模型的图形显示构建并行分布图。


zbMATH中的参考文献(参考 30篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Almodóvar Rivera,Israel A.;Maitra,Ranjan:基于核估计非参数重叠的同步聚类(2020)
  2. Nguyen,Hien D.;Forbes,Florence;McLachlan,Geoffrey J.:指数族有限混合模型的小批量学习(2020)
  3. Sarkar,Shuchismita;Melnykov,Volodymyr;Zheng,Rong:测量不一致下的高斯混合建模和基于模型的聚类(2020)
  4. Melnykov,Volodymyr;Zhu,Xuwen:(K)-均值算法在倾斜数据聚类中的扩展(2019)
  5. Torti,Francesca;Perrotta,Domenico;Riani,Marco;Cerioli,Andrea:评估线性回归数据聚类的微调方法(2019年)
  6. 朱旭文:基于模型聚类的误分类概率(2019)
  7. Lirio,Andrew;Maitra,Ranjan:一种有效的(k)-均值类型算法,用于聚类不完整记录的数据集(2018)
  8. Zhu,Xuwen;Melnykov,Volodymyr:有限混合模型中的Manly变换(2018)
  9. Vera,J.Fernando;Macías,Rodrigo:a(K)中基于方差的聚类选择标准——单模式差异数据的均值框架(2017)
  10. Foss,Alex;Markatou,Marianthi;Ray,Bonnie;Heching,Aliza:用于聚类混合数据的半参数方法(2016)
  11. Lin,Tsung-I;McLachlan,Geoffrey J.;Lee,Sharon X.:使用受限多元偏正态分布扩展因子模型的混合(2016)
  12. Melnykov,Volodymyr;Melnykov,Igor;Michael,Semhar:带正负约束的半监督模型聚类(2016)
  13. Michael,Semhar;Melnykov,Volodymyr:有限混合模型中EM算法初始化的有效策略(2016)
  14. Page,Garritt L.;Quintana,Fernando A.:空间产品划分模型(2016年)
  15. Volodymyr Melnykov:ClickClust:R包,用于分类序列的基于模型的聚类(2016)不是zbMATH
  16. 王艳红;方一欣;王俊辉:稀疏最优判别聚类(2016)
  17. 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)
  18. Thuy,Ta Minh;An,Le Thi Hoai:基于稳定性的聚类方法的改进(2015)ioport公司
  19. Zhu,Xuwen;Melnykov,Volodymyr:基于模型聚类的概率评估(2015)
  20. Guerra,Luis;Bielza,Concha;Robles,Víctor;Larrañaga,Pedro:基于半监督预测模型的聚类(2014)