【摘要】：該文結(jié)合概率理論和可能性理論,提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。首先,將未知隸屬度和聚類中心作為隨機(jī)變量,為每個(gè)隨機(jī)變量選擇一個(gè)合適的概率分布,提出貝葉斯可能性聚類模型;在此基礎(chǔ)上,基于貝葉斯推理和和蒙特卡洛采樣方法,通過最大后驗(yàn)概率框架求解貝葉斯可能性聚類模型中的未知參數(shù),從而提出一種具有最優(yōu)保證特性的貝葉斯可能性聚類新方法。并對算法收斂性、算法復(fù)雜度等方面作了理論探討。在合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,所提算法擴(kuò)展了傳統(tǒng)可能性聚類性能,改進(jìn)了聚類結(jié)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.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;湖北交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院交通信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572236) 江蘇省杰出青年基金(BK20140001) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20151299)~~
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2366181