自适应聚类扩展（ACE）：一种估计概率密度函数的多层网络
Adaptive Cluster Expansion (ACE): A Multilayer Network for Estimating Probability Density Functions
摘要：
本文给出了一种自适应的估计高维概率密度函数的分层方法。我们称这种密度估计方法为“自适应聚类扩展”或简称ACE。我们提出了这种方法的应用程序，基于多层地形测绘网络，自适应地估计图像的像素值的联合概率密度函数，并将此结果作为一个“概率图像”。我们将此应用于在统计均匀图像中识别统计异常区域的问题。
英文摘要：
We derive an adaptive hierarchical method of estimating high dimensional probability density functions. We call this method of density estimation the "adaptive cluster expansion" or ACE for short. We present an application of this approach, based on a multilayer topographic mapping network, that adaptively estimates the joint probability density function of the pixel values of an image, and presents this result as a "probability image". We apply this to the problem of identifying statistically anomalous regions in otherwise statistically homogeneous images.
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