【摘 要】
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Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用.针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望(EM)算法和动态聚类算法研究.首先
【机 构】
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中国工商银行 博士后科研工作站,北京,100032奥尔良大学 MAPMO 研究所, 奥尔良 45000;北京航空航天大学 经济管理学院,北京,100083;
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Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用.针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望(EM)算法和动态聚类算法研究.首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤.然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果.最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率(TPR)和假正率(FPR)6个评价指标.仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率.因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类.
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