安庆师范学院学报（自然科学版）2016，Vol.22Issue(4)：27-29,3.DOI:10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2016.04.008
基于非参数贝叶斯的聚类分析
Clustering Analysis Based on the Nonparametric Bayes
摘要
Abstract
Dirichlet process is supposed as the prior distribution of the weights parameters based on infinite Gaussian mixture model. Bayes theorem is used to deduce the estimators of parameters. The Gibbs sampling algorithm is applied to obtain the clustering number and the judge indicator factor of the observation data. Finally, we conduct simulation to show that our algorithm can effectively cluster data and our algorithm have lower error rate than the traditional clustering methods.关键词
Dirichlet过程/Gibbs抽样/聚类分析Key words
Dirichlet process/Gibbs sampling/clustering analysis分类
数理科学引用本文复制引用
杨颖颖..基于非参数贝叶斯的聚类分析[J].安庆师范学院学报（自然科学版）,2016,22(4):27-29,3.基金项目
2015年安徽省教育厅高校自然科学研究项目（KJ2015A345，KJ2015A372），2016年滁州职业技术学院院级规划立项课题（YJZ-2016-01）和2014年安徽省教育厅高校教学研究项目（2014jyxm515）。 （）
