| k均值聚类中的EM思想 |
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| 引用本文： | 马丽娜. k均值聚类中的EM思想[J]. 环球赛鸽科技, 2015, 0(17) |
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| 作者姓名： | 马丽娜 |
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| 作者单位： | 西安财经学院行知学院信息系,陕西西安,710038 |
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| 摘 要： | 在无监督学习中，k均值聚类以其快速简单的特点得到了广泛的应用。EM算法是针对缺失数据的一种统计学习方法。然而，k均值和EM这两种不同领域的算法在思想上却有着一致的地方。本文分析了k均值中蕴含的EM思想，指出了k均值中样本隶属度更新和类中心更新与EM算法中的E步和M步的等价性。最后，利用R语言矩阵化运算的特点，介绍在如何在R语言中高效地实现k均值聚类算法。
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| 关 键 词： | k均值 EM算法 聚类分析 |
The idea of EM implied in k-means clustering |
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| MA Li-na. The idea of EM implied in k-means clustering[J]. Global Racing Pigeon Science, 2015, 0(17) |
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| Authors: | MA Li-na |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | k-means EM algorithm Clustering analysis |
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