聚类之高斯混合模型与EM算法
一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一个高斯分布的权重。Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度，被称为第k个分模型，参数为θk=(μk, αk2)，概率密度的表达式为： 高斯混合模型就是K个高斯 ...
原文：手写高斯混合聚类算法
参考资料： 机器学习 原理 n维样本的高斯分布为： 为协方差矩阵 由贝叶斯定理，样本Xj属于i类的后验概率为： 将上式简写为 ji 则样本Xj分类公式为 给每一个分类一个系数，采用对数似然，得 上式分别对 ， 求导，令导数为 ，得 系数求和为 ，引入此约束，对数似然的拉格朗日形式为 上式对系数 求导，令导数为 ，得 以上，红框部分即为参数更新公式，具体求导涉及标量对向量 矩阵的求导，一般采用微分法 ...
2019-11-04 15:19 0 643 推荐指数：
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