K-Means ++ 算法
） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...
原文：GMM算法k-means算法的比较
.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子。 EM算法解决的问题是：要对数据进行聚类，假定数据服从杂合的几个概率分布，分布的具体参数未知，涉及到的随机变量有两组，其中一组可观测另一组不可观测。现在要用最大似然估计得到各分布参数。 如果涉及的两组随机变量都是可观测的，问题就立即可以解决了，对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解。 EM算法先为所需求取的分布参数赋初值，使得能算出隐藏变量的期 ...
2015-12-28 20:04 0 6684 推荐指数：
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