聚类分析是机器学习和数据挖掘领域重要技术之一,与监督学习不同,聚类分析无需类别或标签指导,因此如何选择适当的聚类个数一直是难点。为解决这一问题,提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的新型聚类算法,采用collapsed Gibbs采样算法对模型参数进行估计。新算法基于非参数贝叶斯模型框架,通过连续采样优化模型参数,实现自适应聚类个数。在人工合成和真实数据集上的实验表明,该算法表现出良好的聚类效果。
基于非参数贝叶斯模型的新型聚类算法(2013年)
相关推荐
朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它基于贝叶斯定理,假设特征属性之间相互独立。朴素贝叶斯算法易于实现且计算效率高,适用于大数据集的分类任务。
算法与数据结构
3
2024-05-25
贝叶斯公式与朴素贝叶斯
贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法,它假设特征在给定类的情况下相互独立。
算法与数据结构
2
2024-05-13
朴素贝叶斯算法解读
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。其核心假设是特征之间相互独立。
工作原理:
计算先验概率: 基于训练数据计算每个类别出现的概率。
计算似然概率: 针对每个特征,计算其在每个类别中出现的概率。
应用贝叶斯定理: 利用先验概率和似然概率,计算给定特征向量下样本属于每个类别的后验概率。
选择最大概率类别: 将后验概率最大的类别作为预测结果。
优点:
易于理解和实现
计算效率高
对于小规模数据集和高维数据表现良好
缺点:
特征独立性假设在现实中往往不成立
应用场景:
文本分类
垃圾邮件过滤
情感分析
算法与数据结构
3
2024-05-25
SPSS模型算法指南中的贝叶斯网络算法详解
SPSS模型算法指南详细介绍了贝叶斯网络算法在数据分析中的应用,特别是其在中文环境下的实际操作和效果。
算法与数据结构
1
2024-07-28
基于连接树算法的布尔型贝叶斯网络参数学习
布尔型贝叶斯网络由布尔型变量构成,能够以线性多变量函数进行描述,使其在计算和处理上具备灵活高效的特点。通过连接树算法对网络进行分块化处理,可以有效提升算法效率。在此基础上,采用传统的最大似然估计方法对布尔型网络的参数进行学习。相较于基于狄利克雷或高斯分布等成熟算法,布尔型贝叶斯网络参数学习更贴近实际应用,在人工智能、数据挖掘等领域拥有广阔前景。
数据挖掘
5
2024-05-23
论文研究-基于相容关系的新型聚类算法
聚类分析是数据挖掘中的重要研究领域,传统的聚类算法通常划分为硬聚类和模糊聚类两类。提出一种基于对象集上的相容关系的新型聚类算法,通过极大相容簇对数据对象集进行分类。该算法使得同一对象可以属于不同的簇,每个簇具有独特的成员对象,从而实现了既不同于传统硬聚类也不同于模糊聚类的聚类效果。实验结果进一步验证了该算法在聚类分析中的合理性。
数据挖掘
1
2024-08-04
基于贝叶斯公式的随机过程滤波
贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯公式的随机过程滤波方法,用于估计系统的状态。其核心思想是利用先验信息和观测数据,通过贝叶斯公式更新对系统状态的后验概率分布。
统计分析
3
2024-05-12
基于贝叶斯方法的手写数字识别
这份资源提供了一个手写数字分类器的设计方案,并附带源代码。该分类器利用概率统计中的贝叶斯决策理论,能够有效识别0到9的手写数字。
Matlab
5
2024-05-19
基于贝叶斯方法的序列模式挖掘
序列模式挖掘算法本算法结合贝叶斯学习,简化挖掘过程,可处理不完备、溢出及噪声数据。
概率模型使用概率论模型描述序列,并利用贝叶斯知识辅助。
算法性能经复杂度分析和性能验证,该算法具有优越性。
数据挖掘
3
2024-05-25