Počet záznamů: 1  

Expert-based Initialization of Recursive Mixture Estimation

  1. 1.
    SYSNO ASEP0462356
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevExpert-based Initialization of Recursive Mixture Estimation
    Tvůrce(i) Suzdaleva, Evgenia (UTIA-B) RID, ORCID
    Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCID
    Mlynářová, Tereza (UTIA-B)
    Celkový počet autorů3
    Zdroj.dok.Proceedings of 2016 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems. - Sofia : IEEE, 2016 - ISBN 978-1-5090-1353-1
    Rozsah stran308-315, s. 308-315
    Poč.str.8 s.
    Forma vydáníNosič - C
    Akce2016 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems IS'2016
    Datum konání04.09.2016-06.09.2016
    Místo konáníSofia
    ZeměBG - Bulharsko
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.BG - Bulharsko
    Klíč. slovamixture initialization ; recursive estimation ; component centers
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEPGA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000391554300044
    EID SCOPUS85006046054
    DOI10.1109/IS.2016.7737439
    AnotaceInitialization is an extremely important part of the mixture estimation process. There exists a series of initialization approaches in the literature concerning the mixture initialization. However, the majority of them is directed at initialization of the expectation-maximization algorithm widely used in this area. This paper focuses on the initialization of the mixture estimation with normal components based on the recursive statistics update of involved distributions, where the mentioned methods are not suitable. Its key part is the choice of the initial statistics. The paper describes several relatively simple initialization techniques primarily based on processing the prior data. The experimental part of the paper represents results of validation on real data.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2017
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.