A variational Expectation–Maximization algorithm for temporal data clustering
The problem of temporal data clustering is addressed using a dynamic Gaussian mixture model. In addition to the missing clusters used in the classical Gaussian mixture model, the proposed approach assumes that the means of the Gaussian densities are latent variables distributed according to random w...
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| Veröffentlicht in: | Computational statistics & data analysis Jg. 103; S. 206 - 228 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier B.V
01.11.2016
Elsevier |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0167-9473, 1872-7352 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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