摘要：高斯混合模型聚类是一种基于概率模型的有效聚类方法,传统算法对模型的初始化（包含成分数、每个成分的均值和方差）的设置非常敏感,容易导致EM算法陷入局部最优解或收敛到解空间的边界,为了解决这个问题,可利用最小化协方差矩阵行列式（MCD）,结合传统成熟的高斯混合模型算法,来实现对高斯混合模型的初始化,而MCD初始化的算法对初始值的设定没有特殊的要求,通过实验证明其具有很好的聚类性能和鲁棒性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 综合科技B类综合
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关键词：高斯混合模型 聚类 最小协方差矩阵行列式 em算法
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