基于EM算法与混合模型的动态聚类分析

摘要

[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类，以揭示数据深层结构，支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程，包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类，严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数，实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征，为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布，增强了决策的精准性.同时，算法具备灵活性与适应性，可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法，为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率，助力企业在复杂市场环境中制定科学策略，具有良好的应用价值与推广前景.

关键词

概率模型 / EM算法 / 混合分布 / 动态聚类