Vi presenterar en ny algoritm som kallas PG-medel som kan lära sig antalet kluster i en klassisk Gaussian blandningsmodell. Vår metod är robust och effektiv; den använder statistiska hypotestester på endimensionella projektioner av data och modell för att avgöra om exemplen är väl representerade av modellen. På så sätt tillämpar vi ett statistiskt test för hela modellen på en gång, inte bara per kluster. Vi visar att vår metod fungerar bra i svåra fall som icke-gaussiska data, överlappande kluster, excentriska kluster, hög dimension och många sanna kluster. Dessutom ger vår nya metod en mycket stabilare uppskattning av antalet kluster än befintliga metoder.
P G-means algoritm REF är en förbättring på G-means algoritm, där antalet kluster i en Gaussisk blandning modell erhålls genom att tillämpa Kolmogorov-Smirnov (KS) test på endimensionell projektion av hela datauppsättningen; P G-means fungerar också bra när de verkliga kluster överlappar varandra.
PG-means: learning the number of clusters in data
{'venue': 'ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 19', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}