大部分内容援引自别处 有少许修改 EM聚类算法一般多用于为了对数据进行训练而确定相关公式中的参数 1.一般概念介绍 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找
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2023-06-21 22:00:33
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聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5、密度聚类-DBSCAN6、图聚类-谱聚类四、EM算法一、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。EM算法每次迭代由两步组成，E步：假设隐变量和特征变量的联合分布P(x,z;θ)
P
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2023-07-24 14:19:05
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1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 （2）聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程。 （3）聚类
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2023-07-13 15:01:34
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最大期望算法（EM）K均值算法非常简单（可参见之前发布的博文），详细读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨从一个例子开始我们的讨论，假设现在有100个人的身高数据，而且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是，男性身高满足一定的分布（例如正态分布），女性身高也满足一定的分布，但这两个分布的参数不同。我
聚类算法原理简介（EM）EM聚类原理如其名称所示，EM聚类主要是两个步骤，一是期望步骤（Expectation）；二是最大化步骤（Maximization）。thinking：一个西瓜分给两个人，怎么才能切的合理？第一步是随机切一刀，观察预期，这就是期望步骤（Expectation）；第二步是如果存在偏差，需要重新评估如何切，即重新评估参数，这就是最大化步骤（Maximization）。 EM算法
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2024-05-30 09:59:15
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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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K-means聚类算法K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却不一般。聚类属于无监督学习。在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下：1、 随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。2、 重复下面过程直到收敛 {对于每一个样例i，计算其应该属于的类对于每一个类j，
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2024-04-19 06:54:33
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EM 算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型），或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。而 HMM 用到了马尔可夫过程，在这个过程中，通过状态转移矩阵来计算状态转移的概率。HMM 在自然语言处理和语音识别领域中有广泛的应用。EM 有两个步骤，E 步和 M 步：E 步相当于通过初始化的参数来估
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2024-05-07 15:38:17
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一、聚类与EM算法 1、以聚类为例讲清楚EM首先将EM算法应用于概率模型。 EM算法是概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量 -- 假设聚类模型的输出y=f(θ，z，x) -- θ是模型参数，决定x的分布 -- x是输入数据，是可观察变量 &nb
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2024-08-16 13:00:17
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一：kMeans算法介绍 聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先
聚类是一种无监督学习算法。 输入x为mn维，通过聚类聚为6簇，使得输出为m6维。有种降维的感觉。 1.相似度 因为聚类是通过样本间的联系来分成多个簇，所以要进行相似度的度量。 2、kmeans 改进 方法一： 计算一下四个簇的均值，MSE；如图，其中两个簇的MSE会比较小，均值会比较接近，说明这两个簇距离比较近，应该分为一个簇。同样地，第一个簇MSE比较大，应该分为两个簇。因此在最左边的簇中重新随
EM聚类也被叫成最大期望算法具体的实现步骤主要为三步：初始化参数观察预期重新估计EM算法的工作原理假设一个例子EM聚类的工作原理就是把潜在类别当做隐藏变量，样本看做观察值，就可以把聚类问题转化为参数估计问题。这也就是EM聚类的原理相比于K-means算法，EM聚类更加灵活，因为K-means是通过距离来区分样本之间的差别的，且每个样本在计算的时候只能属于一个分类，称之为硬聚类算法，而EM聚类在求解
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2023-07-11 13:25:15
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引言 本文是我写的人工智能系列的第 9 篇文章，文末有前面 8 篇文章的链接。1. 聚类算法简介聚类算法，就是把一些没有标签的数据，让「相似」的数据「聚」在一起，划分为不同的「类」，从而揭示数据内在的特征和规律。聚类算法在很多领域都发挥着重要的作用。比如说，在目标客户定位中，根据客户的基本数据，将客户进行分群，定义并分析不同客群的消费行为模式。聚类算法主要包括：以 K 均
Index 目录索引写在前面谱聚类简介数据集代码实现步骤详述图像预处理谱聚类操作聚类后的图像对应还原操作 写在前面最近要做一个基于无监督学习的传统图像分类，需要使用到聚类分析方法，但看到网上大多数都是关于点集的案例分析，基于自然图像的聚类分析实在是难觅，于是乎花了将近一周时间，参照着 Programming Computer Vision with Python 这本书以及相关文章进行了研究1，
EM聚类同K-Means一样，EM算法也是用于聚类应用，但是相比于K-Means算法，EM聚类更加灵活。 为什么呢，因为它们的区别就在于K-Means是通过距离来划分样本之间的差别，并且每一个样本在计算的时候只能属于一个分类，叫做硬聚类算法；而在EM，实际上每个样本都有一定的概率与每个聚类相关，因此，也叫作软聚类算法。EM中的E相当于通过初始化的参数来估计隐藏变量，而M就是相当于通过这些隐藏变量反
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2024-04-08 13:10:47
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【之前】 该文的pdf清晰版已被整理上传，方便保存学习，下载地址：##（一）原理部分 模糊C均值（Fuzzy C-means）算法简称FCM算法，是一种基于目标函数的模糊聚类算法，主要用于数据的聚类分析。理论成熟，应用广泛，是一种优秀的聚类算法。本文关于FCM算法的一些原理推导部分介绍等参考下面视频，加上自己的理解以文字的形式呈现出来，视频参考如下，比较长，看不懂的可以再去看看：FCM原理介绍FC
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2024-08-09 11:16:08
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EM 算法的工作原理说到 EM 算法，我们先来看一个概念“最大似然”，英文是 Maximum Likelihood，Likelihood 代表可能性，所以最大似然也就是最大可能性的意思。什么是最大似然呢？举个例子，有一男一女两个同学，现在要对他俩进行身高的比较，谁会更高呢？根据我们的经验，相同年龄下男性的平均身高比女性的高一些，所以男同学高的可能性会很大。这里运用的就是最大似然的概念。最大似然估计
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2024-07-24 05:04:03
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定义：在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中（E步）寻找参数最大似然估计或者最大后验估计（M步）的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVar...
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2022-08-12 10:29:21
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一、算法简介EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的
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2024-07-07 06:48:36
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在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的算法，这些算法都是能够帮助大家更好地理解机器学习，而机器学习的算法各种各样，要想好好地使用这些算法就需要对这些算法一个比较透彻的了解。我们在这篇文章中接着给大家介绍一下机器学习中涉及到的算法的最后一部分内容。 首先说一下聚类算法，聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相
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2024-01-31 06:30:07
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