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저자정보
Behrooz Safarinejadian (Amirkabir University of Technology) Mohammad B. Menhaj (Amirkabir University of Technology) Mehdi Karrari (Amirkabir University of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
2,649 - 2,653 (5page)

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In this paper a distributed incremental EM algorithm (DIEM) is proposed for density estimation and clustering of data distributed over the nodes of a network. Environmental modeling using a sensor network or clustering a data set in a computer network are some of the applications of this algorithm. After a full derivation of the distributed EM algorithm, it will be shown that DIEM converges faster than the standard distributed EM (DEM) algorithm. In DIEM, the data set of each node is partitioned into disjoint blocks of data which incrementally partial E-steps are performed over. Simulation results show that DIEM remarkably outperforms DEM.
#Distributed data mining #EM algorithm #Peer-to-peer networks #Gaussian mixture model

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DISTRIBUTED EM ALGORITHM
3. DISTRIBUTED INCREMENTAL EM
4. SIMULATION RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

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