详解高斯混合聚类(GMM)算法原理摘要：高斯混合聚类(GMM)是一种聚类算法，可以用来对数据进行分类。GMM算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数。在实际应用中，GMM聚类算法可以用于许多领域。例如，使用GMM聚类算法对人脸图像进行聚类，以便更加准确地识别不同的人脸。使用GMM聚类算法对音频信号进行聚类，以便更加准确地识别语音。下面将详细介
任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：高斯混合分布；高斯混合聚类的核心思想。高斯混合分布高斯混合聚类认为数据集中样本的产生过程是由高斯混合分布所给出的。那什么是高斯混合分布呢？其实很简单，以下面三个图为例：白色的样本点由高斯分布 A 产生、蓝色的样本点由高斯分布 B 产生、灰色的样本点由高斯分布 C 产生。这 3 个高斯分布可能如下图所示
，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之..
原创
2023-01-17 07:02:56
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聚类分析算法综述1. 聚类相关概念定义方法距离计算相似度计算应用2. 常用传统算法层次方法划分方法K-均值（K-Means）K均值案例实现K-中心（K-Medoids）k中心案例实现基于密度的方法DBscanDBscan案例实现MeanShiftMeanShift案例实现基于网格的方法基于模型的方法GMMSOM基于约束的方法3. 新发展的算法基于模糊的算法基于粒度的算法量子聚类核聚类谱聚类参考文
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2023-08-14 14:23:58
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代码示例
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Sep 21 15:37:26 2018
@author: zhen
"""
from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib
import matplotlib
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2021-02-20 16:23:00
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目录1 认识聚类算法1.1 聚类算法在现实中的应用1.2 聚类算法的概念1.3 聚类与分类最大的区别1.4 小结2 聚类算法api初步使用2.1 api介绍2.2 案例2.2.1流程分析2.2.2 代码实现
原创
2022-10-08 09:10:06
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聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。 常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法 (1) 首先我们选择一些类/组，并随
原创
2021-07-23 15:34:38
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文章目录初识聚类算法聚类算法api初步聚类算法实现流程特征降维初识聚类算法聚类算法一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到
原创
2022-06-17 16:53:43
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本文是“漫谈 Clustering 系列”中的第 8 篇，参见本系列的其他文章。系列不小心又拖了好久，其实正儿八经的 blog 也好久没有写了，因为比较忙嘛，不过觉得 Hierarchical Clust...
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2016-08-05 11:12:00
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一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。 二、聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组
文章目录1. 高斯混合聚类1.1 高斯混合分布1.2 参数求解1.3 EM 算法2. Sklearn 实现参考文献 1. 高斯混合聚类与 用原型向量来刻画聚类结构不同，高斯混合（Mixture-of-Gaussian）聚类采用概率模型来表达聚类原型。我们先简单回顾下多元高斯（正态）分布的定义。对 维样本空间 中的随机向量 ，若服从高斯分布，其概率密度函数为：其中 是 维均值向量， 是
聚类算法原理一、K-Means聚类k-means模型的本质： 它以每个簇的中心为圆心，簇中点到簇中心点的欧氏距离最大值为半径画一个圆。这个圆硬性的将训练集进行截断。而且，k-means要求这些簇的形状必须是圆形的。因此，k-means模型拟合出来的簇（圆形）与实际数据分布（可能是椭圆形）差别很大，经常出现多个圆形的簇混在一起，相互重叠。K-Medians算法K-Medians算法是K-
1，聚类概念 聚类涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法（没有标签），是许多领域中常用的统计数据分析技术有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理，有时候可以作为异常值检测。应用场景：新闻聚类、用户购买模式（交叉销售）、图像
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2023-08-19 20:27:57
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一、聚类算法的介绍1.什么是聚类算法聚类算法是一类无监督学习算法，用于将数据集中的对象分组（或聚类）成具有相似性的集合。聚类算法不依赖于预定义的类别标签，而是根据数据的内在特点将相似的数据点聚集在一起。聚类算法的目标是通过最大化组内的相似性和最小化组间的差异来实现聚类。聚类算法可以帮助我们发现数据中的潜在结构、识别相似的数据点、进行数据压缩和预处理等。2.聚类算法在现实中的应用市场细分：聚类算法可
10、聚类算法聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。聚类直观上来说是将相似的样本聚在一起，从而形成一个类簇（cluster）。那首先的问题是如何来度量相似性（similarity measure）呢？这
聚类算法简介、API、实现流程、算法优化和模型评估
原创
2022-03-11 11:35:53
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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一、聚类简介是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样法。深度聚类方法主要是根据表征学习后的特征+传统聚类算法。
Classes1各种聚类方法特性汇总：sklearn.cluster.KMeansfrom sklearn.cluster import KMeans
KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state=No
