聚类之高斯混合模型与EM算法
一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一个高斯分布的权重。Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度，被称为第k个分模型，参数为θk=(μk, αk2)，概率密度的表达式为： 高斯混合模型就是K个高斯 ...
原文：混合高斯模型聚类
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。 高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。 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 ...
2016-11-15 15:48 0 2980 推荐指数：
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