Practical Initialization of Recursive Mixture-Based Clustering for Non-negative Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F19%3A00333292" target="_blank" >RIV/68407700:21260/19:00333292 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985556:_____/20:00504124

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11292-9_34" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11292-9_34</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11292-9_34" target="_blank" >10.1007/978-3-030-11292-9_34</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Practical Initialization of Recursive Mixture-Based Clustering for Non-negative Data

Popis výsledku v původním jazyce

The paper provides a practical guide on initialization of the recursive mixture-based clustering of non-negative data. For modeling the non-negative data, mixtures of uniform, exponential, gamma and other distributions can be used. Initialization is known to be an important task for a start of the mixture estimation algorithm. Within the considered recursive approach, the key point of initialization is a choice of initial statistics of the involved prior distributions. The paper describes several initialization techniques for the mentioned types of components that can be beneficial primarily from a practical point of view.

Název v anglickém jazyce

Practical Initialization of Recursive Mixture-Based Clustering for Non-negative Data

Popis výsledku anglicky

The paper provides a practical guide on initialization of the recursive mixture-based clustering of non-negative data. For modeling the non-negative data, mixtures of uniform, exponential, gamma and other distributions can be used. Initialization is known to be an important task for a start of the mixture estimation algorithm. Within the considered recursive approach, the key point of initialization is a choice of initial statistics of the involved prior distributions. The paper describes several initialization techniques for the mentioned types of components that can be beneficial primarily from a practical point of view.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-03564S" target="_blank" >GA15-03564S: Shlukování a klasifikace s využitím rekurzivního odhadování modelu směsi distribucí</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název knihy nebo sborníku

Informatics in Control, Automation and Robotics. ICINCO 2017. Lecture Notes in Electrical Engineering.

ISBN

978-3-030-11292-9

Počet stran výsledku

20

Strana od-do

679-698

Počet stran knihy

812

Název nakladatele

Springer, Cham

Místo vydání

—

Kód UT WoS kapitoly

—