K-means 和 EM 比较
回顾 前几篇对 k-means 有过理解和写了一版伪代码, 因为思想比较非常朴素, 就是初始化几个中心点, 然后通过计算距离的方式, "物以类聚", 不断迭代中心点, 最后收敛, (中心点不变化) 就搞定了, 代码也容易实现, 算法也基本不涉及数学, 感觉就是通用的全民入门算法. 跟 KNN ...
原文：k-Means与EM之间的关系
内容来自PRML k means可以看成是两阶段的： 第一阶段，确定每一个样本所属的聚类，在这个过程中，聚类的中心保持不变 第二阶段，确定聚类中心，在这个过程中，每一个样本所属的类别保持不变 与EM之间的关系： 第一阶段对应的是EM的E步，而第二阶段对应的是EM的M步。 此外，k means不一定能达到全局最小的损失函数 这一点和EM相似，EM也不一定能保证找到全局最优值，不能保证收敛到极大值点 ...
2018-08-13 22:15 0 791 推荐指数：
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