導入圖片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...
EM算法及其應用 一 EM算法及其應用 二 : K means 與 高斯混合模型 上一篇闡述了EM算法的主要原理,這一篇來看其兩大應用 K means 與 高斯混合模型,主要由EM算法的觀點出發。 K means K means的目標是將樣本集划分為K個簇,使得同一個簇內樣本的距離盡可能小,不同簇之間的樣本距離盡可能大,即最小化每個簇中樣本與質心的距離。K means屬於原型聚類 prototyp ...
2018-08-06 17:53 0 4414 推薦指數:
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對於高斯混合模型是干什么的呢?它解決什么樣的問題呢?它常用在非監督學習中,意思就是我們的訓練樣本集合只有數據,沒有標簽。 它用來解決這樣的問題:我們有一堆的訓練樣本,這些樣本可以一共分為K類,用z(i)表示。,但是具體樣本屬於哪類我們並不知道,現在我們需要建立一個模型來描述這個訓練樣本的分布 ...
目錄 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM訓練算法 EM算法(3):EM算法運用 EM算法(4):EM算法證明 EM算法(1) : K-means算法 1. 簡介 K-means算法是一類無 ...
K-means聚類算法 K-means聚類算法也是聚類算法中最簡單的一種了,但是里面包含的思想卻不一般。 聚類屬於無監督學習。在聚類問題中,給我們的訓練樣本是,每個,沒有了y。 K-means算法是將樣本聚類成k個簇(cluster),具體算法描述如下: 1、 隨機選取k個聚類質心點 ...
,是許多領域中常用的統計數據分析技術。 常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型(Gaussian ...
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,是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度,被稱為第k個分模型,參數為θk=(μk, αk2),概率密度的表達式為: 高斯混合模型就是K個高斯 ...
1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在機器學習、計算機視覺 ...
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 主要內容: 1、 概率論預備知識 2、 單高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚類算法 一、概率論預備知識 1、 數學期望/均值、方差/標准差 設離散型隨機變量X ...