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吉勒斯·塞勒克斯;杰拉德·戈瓦特

一种用于聚类的分类EM算法和两种随机版本。 （英语） Zbl 0937.62605号

计算。统计数据分析。 14，第3期，315-332（1992）。
摘要：将基于优化的聚类方法设置在分类最大似然方法下，定义并研究了一种通用的分类EM算法。然后，我们从该算法中导出了两个随机算法，其中包括随机扰动，以减少经典优化聚类算法的初始位置依赖性。方差准则的数值实验表明，这两种随机算法与标准（k）均值算法（分类EM算法的特殊版本）相比表现良好。

引用于118文件

MSC公司：

62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

群集;\（k）-表示;分类最大似然;统计学中的优化;随机EM;模拟退火
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\textit{G.Celeux}和\textit{G.Govaert}，计算。统计数据分析。14，第3号，315--332（1992；Zbl 0937.62605）
全文： 内政部

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