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 ...

GMM及EM算法 标签（空格分隔）： 机器学习 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一种多个 ...

EM算法与GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。 GMM简介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...

大部分内容援引自别处 有少许修改 EM聚类算法一般多用于为了对数据进行训练而确定相关公式中的参数 1.一般概念介绍 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数 ...

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉 ...

EM算法 EM算法主要用于求概率密度函数参数的最大似然估计，将问题$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$转换为更加易于计算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...

目录 参考blog and 视频 EM算法的定义 一、极大似然 1.1 似然函数 1.2 似然函数举例：已知样本X，求参数θ 1.3 极大似然即最大可能 二、EM算法的理解 ...

这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类 ...