Počet záznamů: 1  

Mixture-based Clustering Non-gaussian Data with Fixed Bounds

  1. 1.
    SYSNO ASEP0462336
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevMixture-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 autorů3
    Zdroj.dok.Proceedings of 2016 IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems. - Sofia : IEEE, 2016 - ISBN 978-1-5090-1353-1
    Rozsah stran265-271, s. 265-271
    Poč.str.7 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-based clustering ; recursive mixture estimation ; mixture of uniform distributions ; data-dependent pointer
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEPGA15-03564S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000391554300037
    EID SCOPUS85006049361
    DOI10.1109/IS.2016.7737431
    AnotaceThis 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.
    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.