کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6868610 | 1440029 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Addressing overfitting and underfitting in Gaussian model-based clustering
ترجمه فارسی عنوان
رفع بیش از حد و زیرسازی در خوشه بندی مبتنی بر مدل گاوسی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
The expectation-maximization (EM) algorithm is a common approach for parameter estimation in the context of cluster analysis using finite mixture models. This approach suffers from the well-known issue of convergence to local maxima, but also the less obvious problem of overfitting. These combined, and competing, concerns are illustrated through simulation and then addressed by introducing an algorithm that augments the traditional EM with the nonparametric bootstrap. Further simulations and applications to real data lend support for the usage of this bootstrap augmented EM-style algorithm to avoid both overfitting and local maxima.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 127, November 2018, Pages 160-171
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 127, November 2018, Pages 160-171
نویسندگان
Jeffrey L. Andrews,