一種多路凝聚IB算法研究.pdf

1、IB方法旨在將數(shù)據(jù)對象壓縮到一個預(yù)先定義好的“瓶頸”變量中,同時極大的保存另一數(shù)據(jù)對象的相關(guān)信息,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對象中隱含的結(jié)構(gòu)模式。IB方法具有嚴(yán)密的理論基礎(chǔ),已經(jīng)在海量數(shù)據(jù)分析、圖像數(shù)據(jù)模式分析、語音識別和基因表達分析等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。迄今為止,許多研究者對IB方法進行了豐富和完善。多變量IB方法是IB方法的泛化,其增強了IB方法的普適性,面向許多數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,已經(jīng)取得了較好的結(jié)果。多變量IB方法針對共現(xiàn)數(shù)據(jù)分析過程,為了充分的利用數(shù)

2、據(jù)和特征之間的協(xié)作關(guān)系,提出了多路IB。
　　 aIB算法是一種基于自底向上貪婪凝聚思想的IB算法,其運行結(jié)果是一顆層次樹。針對aIB算法在進行數(shù)據(jù)分析時,不能利用各路數(shù)據(jù)間的協(xié)作關(guān)系,本文基于多路IB和aIB算法,提出了多路凝聚IB算法。多路凝聚IB算法對數(shù)據(jù)多路同時分析,基于貝葉斯網(wǎng)中隱含的多信息為壓縮和保留目標(biāo),引入?yún)?shù)γ,自適應(yīng)的調(diào)整每一路數(shù)據(jù)分析的合并代價,使各路數(shù)據(jù)分析之間的協(xié)作關(guān)系能夠達到最佳狀態(tài)。實驗結(jié)果表明:多