本文参考自:https: www.jianshu.com p ee b 和 李航博士的 统计学习方法 . . 创建观测结果数据 def createData m,n : y np.mat np.zeros m,n for i in range m : for j in range n : 通过产生随机数,每一行表示一次实验结果 y i,j random.randint , return y 输出一 ...
2019-11-04 10:39 0 380 推荐指数:
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 ...
注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用 ...
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法 ...
EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计。在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤。因此称为EM算法 ...
EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计。在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法 ...
算法,在此梳理一下。全文主要包括: 1)EM算法背景介绍; 2)EM算法原理推导; ...