K-means 和 EM 比較
回顧 前幾篇對 k-means 有過理解和寫了一版偽代碼, 因為思想比較非常朴素, 就是初始化幾個中心點, 然后通過計算距離的方式, "物以類聚", 不斷迭代中心點, 最后收斂, (中心點不變化) 就搞定了, 代碼也容易實現, 算法也基本不涉及數學, 感覺就是通用的全民入門算法. 跟 KNN ...
原文：k-Means與EM之間的關系
內容來自PRML k means可以看成是兩階段的： 第一階段，確定每一個樣本所屬的聚類，在這個過程中，聚類的中心保持不變 第二階段，確定聚類中心，在這個過程中，每一個樣本所屬的類別保持不變 與EM之間的關系： 第一階段對應的是EM的E步，而第二階段對應的是EM的M步。 此外，k means不一定能達到全局最小的損失函數 這一點和EM相似，EM也不一定能保證找到全局最優值，不能保證收斂到極大值點 ...
2018-08-13 22:15 0 791 推薦指數：
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