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罗伊，阿南达鲁普;斯瓦潘·K·帕鲁。;罗伊，乌特帕尔

SWGMM：用于循环线性数据聚类的半包裹高斯混合模型。 （英语） Zbl 1428.62296号

PAA，模式分析。申请。 19，第3期，631-645（2016）.
摘要：有限混合模型广泛用于对多元数据集进行基于模型的聚类。现有的大多数混合模型都使用线性数据；然而，实际应用可能涉及具有循环和线性特征的多元数据。现有的混合模型无法容纳此类相关的循环线性数据。本文考虑设计一个具有一个循环变量的多元数据的混合模型。为了构造适当包含相关项的循环线性联合分布，我们使用了半包裹高斯分布。此外，我们构建了这种联合分布的混合模型（称为SWGMM）。该混合模型能够近似多模态循环线性数据的分布。基于期望最大化方法，提出了一种混合参数的无监督学习方法。使用最大后验准则进行聚类。为了评估SWGMM的性能，我们选择了LCH空间中的彩色图像分割任务。我们给出了综合结果，并将SWGMM与现有方法进行了比较。我们的研究表明，所提出的混合模型在大多数情况下都优于其他方法。

引用于三文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

循环线性联合分布;半包裹高斯分布;统计混合模型;群集

软件：

循环统计;BSDS公司;圆形的
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Roy}等人，PAA，模式分析。申请。19，第3号，631--645（2016；Zbl 1428.62296）
全文： 内政部

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