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《吉林大学学报(信息科学版)》 2006年02期
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均衡化的改进K均值聚类法

王红睿  赵黎明  裴剑  
【摘要】:为了进行连续马尔可夫模型的初值提取,提出一种各类在训练样本空间近似均衡分布的K均值聚类法。在聚类的过程中引入惩罚因子,从而限制过多的训练矢量集中于一个或几个类,使样本空间划分近似均匀。连续马尔可夫模型初值提取实验证明,该方法与标准的K均值聚类法、LBG(L inde Buzo G ray)聚类法相比,降低了矢量量化产生的全局失真,各个类在样本空间的分布更加均匀,提高了矢量量化的性能。将该方法用于孤立词识别连续马尔可夫模型的初值提取,可使各个高斯概率密度函数的参数估计更逼近其无偏估计,从而提高了马尔可夫模型初值的可靠性。

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