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Journal of Classification
Erschienen in:

12.08.2020

An Evolutionary Algorithm with Crossover and Mutation for Model-Based Clustering

verfasst von: Sharon M. McNicholas, Paul D. McNicholas, Daniel A. Ashlock

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 2/2021

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Abstract

Als Alternative zum EM-Algorithmus zur Parameterschätzung im modellbasierten Clustering wird ein evolutionärer Algorithmus (EA) entwickelt, der eine andere Suche der Fitnesslandschaft, also der Wahrscheinlichkeitsoberfläche, ermöglicht, indem er sowohl Crossover als auch Mutation nutzt. Darüber hinaus stellt dieser EA einen effizienten Ansatz für "harte" modellbasierte Clusterbildung dar und kann daher als eine Art Verallgemeinerung des k-Mittel-Algorithmus betrachtet werden, der selbst einem eingeschränkten Gaußschen Mischungsmodell entspricht. Der EA wird auf mehreren Datensätzen dargestellt und seine Leistung wird mit der anderer Hard-Clustering-Ansätze und modellbasierter Clusterbildung über den EM-Algorithmus verglichen.
Mit KI übersetzt
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Literatur
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Metadaten
Titel
An Evolutionary Algorithm with Crossover and Mutation for Model-Based Clustering
verfasst von
Sharon M. McNicholas
Paul D. McNicholas
Daniel A. Ashlock
Publikationsdatum
12.08.2020
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 2/2021
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-020-09371-4

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