GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明 ...
原文：4-EM算法原理及利用EM求解GMM参数过程
.极大似然估计 原理：假设在一个罐子中放着许多白球和黑球，并假定已经知道两种球的数目之比为 : 但是不知道那种颜色的球多。如果用放回抽样方法从罐中取 个球，观察结果为：黑 白 黑 黑 黑，估计取到黑球的概率为p 假设p ,则出现题目描述观察结果的概率为： 假设p ,则出现题目描述观察结果的概率为： 由于 gt ,因此任务p 比 更能出现上述观察结果，所以p取 更为合理 以上便为极大似然估计的原理 ...
2018-06-26 20:57 2 2570 推荐指数：
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