再论EM算法的收敛性和K-Means的收敛性
标签（空格分隔）： 机器学习 （最近被一波波的笔试+面试淹没了，但是在有两次面试时被问到了同一个问题：K-Means算法的收敛性。在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑 ...
原文：K-Means算法的收敛性和如何快速收敛超大的KMeans？
不多说，直接上干货 面试很容易被问的：K Means算法的收敛性。 在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。 EM算法的收敛性 .通过极大似然估计建立目标函数： 通过EM算法来找到似然函数的极大值，思路如下：希望找到最好的参数 amp x B ，能够使最大似然目标函数取最大值。但是直 ...
2017-06-08 22:55 0 8806 推荐指数：
相关推荐
EM算法的收敛性
https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477 ...
牛顿法及其收敛性
目录 0. 引论 2. 牛顿法 2.1 单变量牛顿法 2.2 多变量牛顿法 3. 简化牛顿法 3.1 平行弦法 ...
概率图：GMM：EM算法及其收敛性证明
EM算法收敛性证明： 来源：B站up:shuhuai008,板书 EM（expectation maximization algorithm）:期望最大算法，分为 ...
OSPF收敛性的实验探究（初）
查找华为OSPF配置命令，发现以下几条加速OSPF收敛的方法： 1、设置OSPF LSA接收的时间间隔和LSA更新时间间隔。对于网络稳定对路由收 敛时间要求高的环境，可为0。对于网络或路由频繁震荡的环境，设为0会 过多占据带宽和交换机资源。 2、Hellointerval越小虽然更快发现 ...
交错级数收敛性判断
设$a>0$为常数，则级数$\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(-1)^{n}n^{n-1}}{n^{n}+a^{n}n}$的收敛性如何？ 解：由$$u_{n}=\frac{n^{n-1}}{n^{n}+a^{n}n}=\frac{1}{n+(\frac{a}{n ...
聚类算法（二）--Kmeans++、elkan K-Means、Mini Batch K-Means、Sequential Leader Clustering
上文原始Kmeans提到，由于Kmeans使用启发式迭代，所以当初始点不当时，导致得不到全局最优。 Kmeans++ 这个算法思想也很简单，与原始Kmeans唯一不同的是选择初始点的方式。 如图 假设，我们的样本如上图分布，准备选择3个初始点，即k=3。 第一，我随机选择 ...
K-Means ++ 和 kmeans 区别
上述第2个缺陷，可以使用Kmeans++算法来解决K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始 ...