一种混合递增NEM的空间聚类算法

摘要：

由于EM算法不适合空间聚类对空间信息的要求,而邻域EM算法虽然结合了空间惩罚项,但是NEM在E-step步需要大量的迭代.为了既能满足空间信息的要求,又能避免过多的计算量,本文提出了EM与NEM二者相结合的混合递增NEM算法,算法首先在随机子样本中进行EM训练,直到似然判断条件下降,根据增量因子进行样本更新,然后样本转向NEM训练一次,如此进行循环递增的交叉训练,使得计算量降低,性能提高.实验结果显示,MNEM只需要较少的运算便可达到收敛,聚类质量结果优于NEM.

关键词：空间聚类、NEM算法、高斯混合、空间惩罚项

所属期刊栏目：30

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助重点项目40534021

在线出版日期：2011-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：130-133