Consensus for distributed EM-based clustering in WSNs
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/11975
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2010
EditorIEEE Press. Institute of Electrical and Electronics Engineers
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
A distributed EM algorithm with consensus is proposed for density estimation and clustering using WSNs in the presence of mixtures of Gaussians. The EM algorithm is a general framework for maximum likelihood estimation in hidden variable models, usually implemented in a central node with global information of the network. The average consensus algorithm is a simple robust scheme for computing averages in a distributed manner. In this contribution, we run a distributed EM algorithm where the nodes obtain global knowledge of the statistics through consensus with local information exchange only in a WSN with
instantaneous random links. Starting from a set of initial values, the nodes are able to compute the complete statistics of a mixture
of Gaussians and classify into clusters according to the sensed density using a simple decision rule. A trade off between power consumption and final accuracy of the estimates is established through simulations.
CitacióSilva, S.; Barbarossa, S.; Pages, A. Consensus for distributed EM-based clustering in WSNs. A: IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop. "2010 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop". Jerusalem - Tel-Aviv: IEEE Press. Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2010, p. 45-48.
Versió de l'editorhttp://gps-tsc4.upc.es/documents/file_1512.pdf
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
05606758.pdf | 241,9Kb | Visualitza/Obre |