研究目的
提出一种新的稳健EM算法用于有限混合学习过程，该算法通过采用基于中位数的位置估计量和基于秩的散布估计量来增强算法的稳定性和稳健性。
研究成果
与常规EM算法及许多现有方法相比，空间-EM算法展现出更优越的性能和高度的鲁棒性。该算法对异常值和初始值具有强健性，并兼具实现简便和统计效率高的优势。
研究不足
该方法的计算复杂度为O(n2 + d3)，对于大规模应用（尤其是高维场景）可能并不可行。此外，该方法仅适用于数值型向量数据，无法直接应用于文档或图等其他类型的数据。
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[IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 法国巴黎 (2019.9.1-2019.9.6)] 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 通过两个耦合的W波段行波管产生超短微波脉冲序列
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[IEEE 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 法国巴黎 (2019.9.1-2019.9.6)] 2019年第44届国际红外、毫米波及太赫兹波会议(IRMMW-THz) - 通过两个耦合的W波段行波管产生超短微波脉冲序列
DOI：10.1109/irmmw-thz.2019.8873789
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出了一种用于有限混合学习过程的新型稳健EM算法。所提出的空间EM算法利用基于中位数的位置估计和基于秩的散布估计，在每次M步中替代样本均值和样本协方差矩阵，从而增强了算法的稳定性和稳健性。该算法对异常值和初始值具有稳健性。与许多稳健混合学习方法相比，空间EM具有实现简单和统计效率高的优势。我们将空间EM应用于有监督和无监督学习场景，具体提出了基于空间EM的稳健聚类和异常检测方法，并将该异常检测方法应用于鱼类物种新发现分类学研究。使用两个真实数据集进行聚类分析，与常规EM及K中位数、X-EM、SVM等现有方法相比，本方法展现出更优性能和高度稳健性。
作者：
Kai Yu，Xin Dang，Henry Bart Jr.，Yixin Chen
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