增量式聚类算法：基于高斯混合模型的实现

"基于混合高斯模型的增量式聚类 (2011年) - 江苏科技大学学报(自然科学版)" 这篇文章介绍了一种针对动态数据集的增量式聚类方法，它利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来模拟数据分布。在传统的GMM中，数据被假设为由多个高斯分布的组合，每个高斯分布代表一个聚类。在增量式聚类的场景下，数据不是一次性全部给出，而是随着时间动态增加，因此需要一种方法能有效地处理新来的数据而不必重新处理整个数据集。 作者提出的方法是基于 Expectation-Maximization (EM) 算法的增量式版本。EM算法通常用于参数估计，特别是用于未观察到完整数据的情况。在GMM中，EM算法通过迭代优化高斯成分的参数（均值、方差和混合系数）以最大化数据的对数似然。在增量式EM算法中，原有的样本信息被保存为高斯成分的均值和先验概率，用作代表点。同时，这些样本的后验概率被简化为0或1，这样可以避免在更新过程中重复计算它们的后验概率。 文章的核心贡献在于提出了一种新的密度参数迭代公式，这个公式使得算法在处理新数据时能够高效地更新模型参数，同时得到增量数据的聚类结果。通过避免对已有样本的重复计算，算法提升了处理大规模增量数据集的效率，而且保持了较高的聚类精度。 实验结果显示，该增量式EM算法在处理大规模增量数据集时表现优秀，聚类效果准确。这表明该方法对于实时监控和分析持续增长的数据流具有实际应用价值，例如在大数据分析、环境监测、网络流量分析等领域。 关键词涉及到的领域包括增量聚类，即如何在数据集不断变化的情况下进行有效的聚类；EM算法，这是一种统计学中的重要算法，常用于概率模型的参数估计；以及增量EM算法，这是EM算法的一种优化版本，特别适用于处理动态数据。文章的分类号和文献标志码分别指向了计算机科学和技术领域的研究，表明这是一篇深入探讨算法和技术的专业论文。