کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
381709 | 1437513 | 2006 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Online clustering via finite mixtures of Dirichlet and minimum message length
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper presents an online algorithm for mixture model-based clustering. Mixture modeling is the problem of identifying and modeling components in a given set of data. The online algorithm is based on unsupervised learning of finite Dirichlet mixtures and a stochastic approach for estimates updating. For the selection of the number of clusters, we use the minimum message length (MML) approach. The proposed method is validated by synthetic data and by an application concerning the dynamic summarization of image databases.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 19, Issue 4, June 2006, Pages 371–379
Journal: Engineering Applications of Artificial Intelligence - Volume 19, Issue 4, June 2006, Pages 371–379
نویسندگان
Nizar Bouguila, Djemel Ziou,