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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：本发明提出一种基于核高斯混合岭回归模型的数据集分割方法，属于机器学习技术领域。高斯混合模型GMM用多个高斯分布描述数据分布，内核岭回归KRR用一条曲线拟合数据集；将高斯混合模型与内核岭回归模型进行融合，令高斯混合模型GMM中每个高斯分布的均值为某个内核岭KRR回归的输出，得到一个用多条曲线拟合数据集的核高斯混合岭回归模型，基于核高斯混合岭回归模型进行数据集分割。解决被污染的数据集难以使用等问题，实现了根据样本‑标签关系进行聚类的技术效果。
主权项：1.一种基于核高斯混合岭回归模型的数据集分割方法，其特征在于，高斯混合模型GMM用多个高斯分布描述数据分布，内核岭回归KRR用一条曲线拟合数据集；将高斯混合模型与内核岭回归模型进行融合，令高斯混合模型GMM中每个高斯分布的均值为某个内核岭回归KRR的输出，得到一个用多条曲线拟合数据集的核高斯混合岭回归模型，基于核高斯混合岭回归模型进行数据集分割，包括以下步骤：S1.基于核高斯混合岭回归模型拟合待划分数据集X,Y；S2.基于核高斯混合岭回归模型的参数γij＝pzij|xi,yi,θ对每条数据进行分类，其中隐变量zij表示数据i来自第j条曲线的逻辑变量；S3.将每批被划分为相同类别的数据作为一个划分结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于核高斯混合岭回归模型的数据集分割方法
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