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針對高斯混合模型（ GMM）聚類算法對初始值敏感且容易陷入局部極小值的問題，利用密度峰值（DP）算法全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)勢，對GMM算法的初始聚類中心進(jìn)行優(yōu)化，提出了一種融合DP的GMM聚類算法（DP-GMMC）。首先，基于DP算法尋找聚類中心，得到混合模型的初始參數(shù)；其次，采用最大期望（EM）算法迭代估計混合模型的參數(shù)；最后，根據(jù)貝葉斯后驗概率準(zhǔn)則實現(xiàn)數(shù)據(jù)點的聚類。在Iris數(shù)據(jù)集下，DP-GMMC聚類準(zhǔn)確率可達(dá)到96. 67%，與傳統(tǒng)GMM算法相比提高了33.6個百分點，解決了對初始聚類中心依賴的問題。實驗結(jié)果表明，DP-GMMC對低維數(shù)據(jù)集有較好的聚類效果。
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