基于混合模型的聚类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·聚类分析概述 | 第8-11页 |
| ·聚类的定义 | 第8-9页 |
| ·聚类的应用 | 第9页 |
| ·主要聚类方法 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| ·聚类分析的研究工具R语言介绍 | 第13-15页 |
| ·R语言简介 | 第13-14页 |
| ·R语言的特色 | 第14-15页 |
| 第二章 有限混合模型及EM算法介绍 | 第15-19页 |
| ·有限混合模型的定义 | 第15-16页 |
| ·EM算法 | 第16-18页 |
| ·EM算法简介 | 第16-17页 |
| ·EM算法主要性质 | 第17-18页 |
| ·EM算法局限性 | 第18-19页 |
| 第三章 基于混合模型的聚类算法 | 第19-28页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第19页 |
| ·应用EM算法于高斯混合模型 | 第19-23页 |
| ·模型选择 | 第23-25页 |
| ·数值实验 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于最大后验估计的一种无监督的聚类算法 | 第28-39页 |
| ·基于最大后验估计(MAP)的EM算法 | 第29-31页 |
| ·删除分支 | 第31-32页 |
| ·参数的初始化 | 第32页 |
| ·算法流程 | 第32-33页 |
| ·数值实验 | 第33-37页 |
| ·第一个例子 | 第33-35页 |
| ·第二个例子 | 第35-36页 |
| ·第三个例子 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 总结 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 附录 | 第44-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
