一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类方法

发布时间：2018-12-06 14:33

【摘要】：该文结合概率理论和可能性理论,提出一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类新方法。首先,将未知隶属度和聚类中心作为随机变量,为每个随机变量选择一个合适的概率分布,提出贝叶斯可能性聚类模型;在此基础上,基于贝叶斯推理和和蒙特卡洛采样方法,通过最大后验概率框架求解贝叶斯可能性聚类模型中的未知参数,从而提出一种具有最优保证特性的贝叶斯可能性聚类新方法。并对算法收敛性、算法复杂度等方面作了理论探讨。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法扩展了传统可能性聚类性能,改进了聚类结果。
[Abstract]:In this paper, a new Bayesian possibility clustering method with optimal guarantee property is proposed by combining probability theory with possibility theory. Firstly, the unknown membership degree and clustering center are taken as random variables, and a suitable probability distribution is selected for each random variable, and a Bayesian probability clustering model is proposed. Based on Bayesian reasoning and Monte Carlo sampling method, the unknown parameters in Bayesian likelihood clustering model are solved by the maximum a posteriori probability framework. A new Bayesian possibility clustering method with optimal guarantee property is proposed. The convergence and complexity of the algorithm are discussed theoretically. Experiments on synthetic data sets and real data sets show that the proposed algorithm extends the traditional possibility clustering performance and improves the clustering results.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;湖北交通职业技术学院交通信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61572236) 江苏省杰出青年基金(BK20140001) 江苏省自然科学基金(BK20151299)~~
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2366181