高斯混合聚类k-means是用原型向量来刻画聚类，高斯混合(Mixture-of-Gaussian)聚类采用概率模型来表达聚类原型。不一样参数下，高斯分布如下：对于多元高斯分布，n
n
维样本空间XX中的随机向量x
x
，概率密度函数为 p(x|μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|
基本概念似然函数：在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性。极大似然：相当于最大可能的意思。概率与似然的区别:概率是已知条件推算结果，似然则是根据结果反推条件。例1：已知参数B，推测A会发生的概率通过贝叶斯：反过来：A已经发生了，通过似然函数L（B|A），估计参数B的可能性例2：1.首先我
聚类的方法有很多种，k-means要数最简单的一种聚类方法了，其大致思想就是把数据分为多个堆，每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心（学习的结果就是获得这k个聚类中心），这个中心就是这个类中所有数据的均值，而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心（分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程，离谁近就是谁）。其实k-
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2023-12-18 21:59:45
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EM 算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题 。 EM算法：选择初值
for i in epoch:
E步：计算期望
M步：最大化K -means的核心目标是将数据集划分成 K 个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。训练时给定k值，网络把数据划分为k个簇；测试时，距离那个簇的中心点最近就属于哪个类别。 算法的具体步骤描述如下：随机选取k个中心
for i in epo
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2024-04-04 19:11:32
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一、引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于
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2016-06-04 17:49:00
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5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。本文参考AiTechYunK-MEANS聚类算法K-Means聚类算法可能是大家最熟悉的聚类算法。它出现在很多介绍性的数据科学和机器学习课程中。在代码中很容易理解和实现！请看下面的图表。K-Means聚类1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据
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2024-07-31 21:08:10
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模型聚类模型（Model）聚类假定每个簇符合一个分布模型，通过找到这个分布模型，就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域，这种先假定模型符合某种概率分布（或决策函数），然后在学习过程中学习到概率分布参数（或决策函数参数）的最优值的模型，称为参数学习模型。模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）为代表，后者以
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2023-10-20 12:56:01
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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在Spark2.0版本中（不是基于RDD API的MLlib），共有四种聚类方法： （1）K-means （2）Latent Dirichlet allocation (LDA) （3）Bisecting k-means（二分k均值算法
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2024-05-24 10:46:12
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一、K-Means聚类算法1.1 原理 / 步骤：我们随机初始化K个起始质心。每个数据点都分配给它最近的质心。重心被重新计算为分配给各个群集的数据点的平均值。重复步骤1和2，直到触发停止标准。现在您可能想知道我们正在优化什么，通常是相似性度量方法：更精确的欧几里德距离或平方欧几里德距离。数据点被分配给最接近它们的簇，或者换句话说，该簇使该平方距离最小。1.2 最佳的K值：使用K均值时，我们需要做的
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2024-01-02 10:33:05
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Gaussian Mixture Model ，就是假设数据服从 Mixture Gaussian Distribution ，换句话说，数据可以看作是从数个 Gaussian Distribution 中生成出来的。实际上，我们在 K-means 和 K-medoids 两篇文章中用到的那个例子就是由三个 Gaussian 分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian
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2024-03-19 11:19:54
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K均值缺点需要人工预先设置K值，而且该值与真实的数据分布未必吻合K值只能收敛到局部最优，效果受到初始值影响较大容易受到噪声影响样本点被划分到单一的类里面高斯混合模型高斯混合模型(Gaussian Mixed Model，GMM)也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布(高斯分布)，当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。当数据明显无法使用一个正
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2023-10-10 09:41:17
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MathWorks或许你知道如今企业要想在商业上拔得头筹，已经离不开AI的协助？或许你听说过可以自动从数据中得到知识辅助决策的强大机器学习算法？机器学习可以分成三个子领域：监督学习，无监督学习和强化学习。无监督学习可以看成是“没有老师情况下的学习”，因为只有数据本身，没有监督学习里的标签，也没有强化学习里的反馈。这里我们介绍一种聚类方法，高斯混合模型(Gaussian mixture mod
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2023-10-07 16:21:49
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K-means聚类ng在coursera的机器学习课上已经讲过K-means聚类，这里不再赘述高斯混合模型问题描述聚类问题：给定训练集\(\{x^{(1)},\cdots,x^{(m)}\}\)，每个数据没有任何标签。这是一个无监督学习问题模型描述首先，我们认为每个数据所属的类别满足一定的概率分布。定义隐含随机变量(latent random variable)\(z^{(1)},\cdots,z
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2024-06-04 12:31:50
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1.k-means聚类的缺点 k-means聚类使用欧式距离为距离函数时，其二维本质是，以每个簇质心为圆心圈出来的一个一个圆圈。用这个圆将原始数据进行截断分类，但是实际数据分布不一定全是标准的圆形，还可能是椭圆等。这使得它对许多数据的分类拟合效果不尽如人意： 1）类的形状不够灵活，
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2023-10-07 13:31:11
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# 学习高斯混合聚类（GMM）在 Python 中的实现
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常用的聚类方法，广泛应用于机器学习中的数据分析。本文将带你逐步实现高斯混合聚类，目标是让你明白每一步的细节以及相应的代码实现。
## 整体流程图
为了更好地理解整个高斯混合聚类的流程，下面的表格总结了需要执行的步骤：
| 步骤编号 | 操作
K-Means是聚类算法中一个常用的方法，是一种非监督学习方法。该方法是从杂乱的数据中找到k个簇。该方法简单，但是依然存在一些缺点，如：1. K-M
e
ans方法在划分簇时通常是呈圆形，但是，如果数据的实际分布可能为椭圆形
时，K-Means方法效果可能不佳。2. 无法得到每个样本被划分到每个簇的概率。高斯混合模型却能够有效克服这两个缺点。因此，今天将介绍高斯混合模型，并采
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2024-03-07 12:23:01
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01 — 回顾近几天，分析了期望最大算法的基本思想，它是用来迭代求解隐式变量的利器，我们举例了两地的苹果好坏分布为例来求解隐式参数，苹果的出处，进而求出烟台或威海的苹果好坏的二项分布的参数：好果的概率。关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识，请参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析注意在求解烟台或威海的好果概率这个分布参数时，我们在每个迭代时
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2024-05-13 10:30:35
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高斯混合聚类假设样本来自高斯混合分布。先看高斯分布，若样本n维样本x服从高斯分布，则其概率密度函数为：可以看出，高斯分布完全由均值向量μ和协方差矩阵Σ两个参数确定，把上式概率密度函数记为：p(x|μ,Σ).实际中，样本集可能是来自多个不同的概率分布，或者来自相同的概率分布但分布的参数不同（这里的不同即表示了样本所属聚类的不同）。这里假设样本集来自参数不同的k个高斯分布（k个混合成分，每
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2024-05-06 11:37:05
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作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logistic regression这些监督学习算法，
K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。 K-means算法EM步骤如下： 给定K的值，代表有K个不同的类别。对每一个类别，猜测其中心点。 在已知K个中心点的情况下，计算每个点到这K的中心点的距离，距离最小的那个中心点所代表的类就是该点所属的类别，这样对
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2024-02-23 23:13:12
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