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一个基于最大似然准则的混合学习神经网络聚类算法

孙承意  向颜新  余雪丽  
【摘要】:在聚类中采用最大似然准则代替Euclidean距离,类别接受域为球形或椭球形,可以与样本的分布良好匹配。在计算似然值时使用先验概率,能为确定合理的类别数给出提示。本文的贡献是把遗传算法结合到基于最大似然准则的神经网络的聚类算法中,可以确定合理类别数并得到最优聚类。

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