高斯混合聚类(GMM)及代码实现 by 2017-03-20 郭昱良 机器学习算法与Python学习 通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density ...

Matlab 代码： 测试主程序： 示意图： 参考自：http://www.voidcn.com/blog/llp1992/article/p-2308490.html ...

　　EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。 使用EM算法的原因 　　首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。 　 ...

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 EM的前3篇博文分别从数学基础、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法 ...

GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ...

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 ...

1. 前言 我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现，在那片博文里面把GMM说涉及到的过程，可能会遇到的问题，基本讲了。今天我们升级下，主要一起解析下EM算法中GMM（搞事混合模型）带惩罚项的详细代码实现。 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项，所以整个推算 ...

之前在学习中遇到高斯混合模型，卡了很长一段时间，在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法。希望看到这篇文章的同学们对高斯混合模型能有一些基本的概念。全文不废话，直接上重点。 本文将从以下三个 ...