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本发明公开了一种缺失条件下的高斯混合模型聚类机器学习方法，包括：S11.获取聚类任务和目标数据样本；S12.将获取的目标数据样本中的每个样本分为可观测特征部分和缺失特征部分，对缺失特征部分进行初始填充并保持可观测特征部分的不变性；S13.利用随机初始化选定各个高斯混合模型成分的代表点，通过极大似然估计方法建立缺失特征部分条件下的高斯混合模型聚类的优化目标函数；S14.采用极大似然估计方法求解建立的高斯混合模型聚类的优化目标函数，实现聚类。本发明将填充任务与高斯混合模型聚类相融合，在聚类结果的引导
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113076970 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110204941.7
(22)申请日 2021.02.24
(71)申请人 浙江师范大学
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