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Soft Computing

Erschienen in:

01.02.2011 | Original Paper

Entropy-type classification maximum likelihood algorithms for mixture models

verfasst von: Chien-Yo Lai, Miin-Shen Yang

Erschienen in: Soft Computing | Ausgabe 2/2011

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Abstract

Mixtures of distributions are popularly used as probability models for analyzing grouped data. Classification maximum likelihood (CML) is an important maximum likelihood approach to clustering with mixture models. Yang et al. extended CML to fuzzy CML. Although fuzzy CML presents better results than CML, it is always affected by the fuzziness index parameter. In this paper, we consider fuzzy CML with an entropy-regularization term to create an entropy-type CML algorithm. The proposed entropy-type CML is a parameter-free algorithm for mixture models. Some numerical and real-data comparisons show that the proposed method provides better results than some existing methods.

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Titel: Entropy-type classification maximum likelihood algorithms for mixture models
verfasst von: Chien-Yo Lai
Miin-Shen Yang
Publikationsdatum: 01.02.2011
Verlag: Springer-Verlag
Erschienen in: Soft Computing / Ausgabe 2/2011
Print ISSN: 1432-7643
Elektronische ISSN: 1433-7479
DOI: https://doi.org/10.1007/s00500-010-0560-8

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