Počet záznamů: 1
Mixture-based Clustering Non-gaussian Data with Fixed Bounds
- 1.
SYSNO ASEP 0462336 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Mixture-based Clustering Non-gaussian Data with Fixed Bounds Tvůrce(i) Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCID
Suzdaleva, Evgenia (UTIA-B) RID, ORCID
Mlynářová, Tereza (UTIA-B)Celkový počet autorů 3 Zdroj.dok. Proceedings of 2016 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems. - Sofia : IEEE, 2016 - ISBN 978-1-5090-1353-1 Rozsah stran 265-271, s. 265-271 Poč.str. 7 s. Forma vydání Nosič - C Akce 2016 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems IS'2016 Datum konání 04.09.2016-06.09.2016 Místo konání Sofia Země BG - Bulharsko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. BG - Bulharsko Klíč. slova mixture-based clustering ; recursive mixture estimation ; mixture of uniform distributions ; data-dependent pointer Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum CEP GA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 UT WOS 000391554300037 EID SCOPUS 85006049361 DOI 10.1109/IS.2016.7737431 Anotace This paper deals with clustering non-gaussian data with fixed bounds. It considers the problem using recursive mixture estimation algorithms under the Bayesian methodology. Such a solution is often desired in areas, where the assumption of normality of modeled data is rather questionable and brings a series of limitations (e.g., non-negative, bounded data, etc.). Here for modeling the data a mixture of uniform distributions is taken, where individual clusters are described by mixture components. For the on-line detection of clusters of measured bounded data, the paper proposes a mixture estimation algorithm based on (i) the update of reproducible statistics of uniform components; (ii) the heuristic initialization via the method of moments; (iii) the non-trivial adaptive forgetting technique; (iv) the data-dependent dynamic pointer model. The approach is validated using realistic traffic flow simulations. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2017
Počet záznamů: 1