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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

On Fitting Finite Dirichlet Mixture Using ECM and MML

verfasst von : Nizar Bouguila, Djemel Ziou

Erschienen in: Pattern Recognition and Data Mining

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Gaussian mixture models are being increasingly used in pattern recognition applications. However, for a set of data other distributions can give better results. In this paper, we consider Dirichlet mixtures which offer many advantages [1]. The use of the ECM algorithm and the minimum message length (MML) approach to fit this mixture model is described. Experimental results involve the summarization of texture image databases.

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Metadaten
Titel
On Fitting Finite Dirichlet Mixture Using ECM and MML
verfasst von
Nizar Bouguila
Djemel Ziou
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Pattern Recognition and Data Mining

Print ISBN: 978-3-540-28757-5

Electronic ISBN: 978-3-540-28758-2

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11551188_19