GMM的EM算法實現
在 聚類算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明 ...
原文：4-EM算法原理及利用EM求解GMM參數過程
.極大似然估計 原理：假設在一個罐子中放着許多白球和黑球，並假定已經知道兩種球的數目之比為 : 但是不知道那種顏色的球多。如果用放回抽樣方法從罐中取 個球，觀察結果為：黑 白 黑 黑 黑，估計取到黑球的概率為p 假設p ,則出現題目描述觀察結果的概率為： 假設p ,則出現題目描述觀察結果的概率為： 由於 gt ,因此任務p 比 更能出現上述觀察結果，所以p取 更為合理 以上便為極大似然估計的原理 ...
2018-06-26 20:57 2 2570 推薦指數：
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