Maintaining Gaussian Mixture Models of Data Streams Under Block Evolution

机译：在块演化下维护数据流的高斯混合模型

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A new method for maintaining a Gaussian mixture model of a data stream that arrives in blocks is presented. The method constructs local Gaussian mixtures for each block of data and iteratively merges pairs of closest components. Time and space complexity analysis of the presented approach demonstrates that it is 1-2 orders of magnitude more efficient than the standard EM algorithm, both in terms of required memory and runtime.

机译：提出了一种新的方法来维护以块为单位的数据流的高斯混合模型。该方法为每个数据块构造局部高斯混合，并迭代合并最接近的分量对。所提出方法的时间和空间复杂度分析表明，就所需的内存和运行时间而言，它的效率比标准EM算法高1-2个数量级。

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来源
《International Conference on Computational Science(ICCS 2006) pt.1; 20060528-31; Reading(GB)》|2006年|P.1071-1074|共4页
会议地点 Reading(GB)
作者
J.P. Patist; W. Kowalczyk; E. Marchiori;
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作者单位

Free University of Amsterdam, Department of Computer Science, Amsterdam, The Netherlands;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词

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