该【一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法标题:一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法摘要:贝叶斯可能性聚类是一种常用的聚类方法,它充分利用了贝叶斯推断的思想,通过最大化样本点属于每个聚类的后验概率,来划分数据集。然而,传统的贝叶斯可能性聚类方法对数据中噪声的敏感性较高,导致聚类效果较差。本文提出了一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法,该方法通过引入背景噪声模型和异常点检测,有效地降低了噪声的影响,提高了聚类结果的质量。,用于将相似的样本点划分为不同的组。贝叶斯可能性聚类方法是一种基于概率模型的聚类方法,它利用了贝叶斯推断的思想,通过最大化后验概率来划分数据集。然而,传统的贝叶斯可能性聚类方法对数据中的噪声较为敏感,容易将噪声点误分为簇中的样本点,从而降低了聚类结果的质量。,研究人员提出了多种方法来提高贝叶斯可能性聚类方法对噪声的鲁棒性。其中一种方法是引入背景噪声模型,将噪声点作为一个额外的聚类类别。另一种方法是通过异常点检测来识别并排除噪声点。然而,这些方法都存在一定的局限性,需要额外的参数设置或对数据进行预处理。。首先,通过引入背景噪声模型,将噪声点作为一个额外的聚类类别,并使用贝叶斯推断来计算每个样本点属于各个聚类的概率。然后,通过异常点检测算法对样本集进行处理,排除可能的噪声点。最后,在去噪后的样本集上应用贝叶斯可能性聚类,得到最终的聚类结果。,我们使用了多个标准数据集进行实验。通过与传统的贝叶斯可能性聚类方法和其他具有抗噪能力的聚类方法进行比较,结果表明,所提出的方法在聚类效果和鲁棒性方面都较其他方法有明显的优势。同时,我们还通过对噪声比例和异常点检测算法参数的敏感性分析,验证了所提出方法的稳定性和可靠性。。实验结果表明,该方法能够有效地降低噪声对聚类结果的影响,提高聚类的准确性和稳定性。然而,该方法还存在一些局限性,例如对噪声比例的敏感性较高。未来的工作可以进一步优化算法,提高噪声鲁棒性,并探索其他有效的异常点检测算法来进一步提升方法的性能。关键词:贝叶斯可能性聚类、抗噪能力、背景噪声模型、异常点检测、聚类效果
一种具有抗噪能力的贝叶斯可能性聚类方法 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.