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灵活的双变量贝塔混合模型：一种用于聚类复杂数据结构的概率方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种灵活的双变量贝塔混合模型（FBBMM），有效解决了传统聚类算法在非凸簇上的局限性，优于其他方法，为大数据分析提供了稳健的解决方案。
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关键要点
- 本研究提出了一种灵活的双变量贝塔混合模型（FBBMM）。
- FBBMM有效解决了传统聚类算法在非凸簇上的局限性。
- 该模型利用双变量贝塔分布的灵活性处理多样且不规则的聚类形状。
- 研究表明，FBBMM在合成和真实数据集上的表现优于其他方法。
- FBBMM为各个领域的大数据分析提供了一种稳健的解决方案。
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