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鲁棒性。
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，且具备实现简单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（尤其是高维情况）可能不可行。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化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019化合物半导体周（CSW）- 全硅集成超低噪声宽调谐半导体激光器
DOI：10.1109/iciprm.2019.8819326
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算法在每次M步中采用基于中位数的位置估计和基于秩的分散度估计来替代样本均值与样本协方差矩阵，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在实现简便性和统计效率方面具有优势。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的稳健聚类与异常值检测方法，并将该异常值检测技术应用于鱼类物种新颖性发现的分类学研究。通过两个真实数据集进行聚类分析，结果表明：相较于常规EM算法及K中位数、X-EM、SVM等现有方法，本方法展现出更优的性能与更高的稳健性。
作者：
Kai Yu，Xin Dang，Henry Bart Jr.，Yixin Chen
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