高斯混合模型通常被归类为聚类算法，但本质上 他是一个密度估计算法本文目录：1 观察K-means算法的缺陷2 引出高斯混合模型3 将GMM用作密度估计4 由分布函数得到生成模型5 确定需要多少成分？本例中所有代码的实现已上传至 git仓库1 观察K-means算法的缺陷k-means算法的非概率性和仅根据到族中心的距离指派族的特征导致该算法性能低下且k-means算法只对简单的，分离性能好
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2024-04-16 08:59:23
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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-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
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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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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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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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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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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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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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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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1. 算法初窥2. 高斯混合模型的引入3. 按照高斯混合模型进行聚类划分4. 确定高斯混合模型参数① μ : \bm{\mu}:μ:② Σ : \bm{\Sigma}:Σ:③ α : \alpha:α: 0. 引言三天打鱼两天晒网1. 算法初窥，要将这些样本聚成 类。我们认为样本服从混合高斯分布： 其中是一个多元高斯分布，即一个混合成分； 表示混合系数，即选择第 第一步 初始化高斯混合
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2024-05-13 16:03:23
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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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混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正态分布。 类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模型在各类尺寸不同、聚类间有相关关系的的时候可能比k-means聚类更合适。使用高斯混合模型的聚类属于软聚类方法（一个观测量按概率属
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2023-12-08 07:41:47
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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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高斯混合聚类(GMM)及代码实现by 2017-03-20 郭昱良 机器学习算法与Python学习通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一
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2024-05-16 23:41:41
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导语前面已经讲完三种聚类方法，剩下的模型聚类法，主要分为基于概率模型聚类和基于神经网络模型聚类两种。其中基于概率模型的聚类方法较为流行。而在概率模型聚类法中，最典型、也最常用的就是高斯混合模型GMM了。那么，GMM是什么，又是如何聚类的？GMM聚类高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Models），顾名思义由高斯模型组成，而高斯模型就是我们常说的正态分布，因此GMM可以理解为几
高斯混合模型 的有限个观测数据 ，对变量 的概率分布 进行建模的过程称为对变量 的密度估计，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种得到了广泛使用且非常有效的密度估计方法，高斯混合模型是用来表示在总分布中含有 其中，参数 表示变量 的期望，参数 表示变量 的标准差，更一般的情况下，当变量是多维数据时，即 的维度 时，多元高斯分布的概率密度函数如
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
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用
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2024-03-21 19:44:08
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目录高斯混合模型：sklearn高斯混合模型：高斯混合模型总结：高斯混合模型附录：聚类分析过程：聚类验证：外部评价指标：内部评价指标：高斯混合模型：1、温和的聚类算法，这种聚类算法假定每个类都遵循特定的统计分布。2、步骤：初始化K个高斯分布将数据集聚类成我们初始化的两个高斯——期望步骤或E步骤基于软聚类重新估计高斯——最大化或M步骤评估对数似然来检查收敛，收敛——>输出结果不收敛——>
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2023-11-29 10:52:52
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k-means应该是原来级别的聚类方法了，这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。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 den
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2024-05-18 09:15:37
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