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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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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），旨在克服传统聚类算法在非凸簇上的不足。FBBMM利用双变量贝塔分布的灵活性，有效处理复杂数据结构，研究结果表明其在合成和真实数据集上的表现优于其他方法，为大数据分析提供了稳健的解决方案。

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标签

双变量贝塔混合模型 复杂数据结构 数据分析 数据结构 混合模型 聚类算法 非凸簇
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