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在这项工作中,我们使用了混合模型要考虑到块的聚类算法。下毫升的方法设置参数估计的问题,直接应用EM的最大化的可能性是不可能的。使用变分近​​似,我们已经提出了一个算法来估计块混合模型的参数。这可以被看作是企图使EM更听话逼近。提出的算法是一个迭代算法的步骤进行中间混合模型的EM应用。它给出了令人鼓舞的结果,说明了模拟二进制数据。请注意,这种方法可以扩展到其他类型的数据,如连续的数据,例如通过使用高斯密度。

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在这项工作,我们可以使用混合模型来带进聚类算法的帐户块。设置参数估计毫升方法下的问题,如何直接应用 EM 最大限度的可能性是不可能。通过使用一个变分近似,我们建议估计的块混合模型参数的一种算法。此逼近可以被视为企图使 EM 更温顺。其步骤中间混合模型的 EM 应用程序所进行的迭代算法的拟议的算法。它使模拟二进制数据来说明令人鼓舞的成果。请注意,这种做法可能会扩展到其他类型的数据例如,连续的数据,例如使用高斯密度。

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在这项工作中,我们采用的是一种混合模型考虑到块群集算法。 设置参数的问题,估计的ml方式下,直接适用em的可能性最大化是不可能的。 通过使用一个烧后线变化近似值,我们提出了一个算法的参数估计的块的混合模型。 这种估算可以被看作是一个试图使em比较容易处理。

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在这工作,我们使用一个混合物模型考虑到块使成群的算法。 设置参量估计的问题在机器语言方法之下, EM的直接应用最大化可能不是可能的。 通过使用变化略计,我们提出算法估计块混合物模型的参量。 这略计能看作为企图使EM更加温顺。 提出的算法是步由EM应用在中间混合物模型执行的一种重申算法。 它在说明被模仿的二进制数据给令人鼓舞结果。 注意这种方法可能延伸到数据的其他类型,例如连续的数据通过使用例如高斯密度。
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