高斯混合聚類(GMM)及代碼實現 by 2017-03-20 郭昱良 機器學習算法與Python學習 通過學習概率密度函數的Gaussian Mixture Model (GMM) 與 k-means 類似，不過 GMM 除了用在 clustering 上之外，還經常被用於 density ...

Matlab 代碼： 測試主程序： 示意圖： 參考自：http://www.voidcn.com/blog/llp1992/article/p-2308490.html ...

　　EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。 使用EM算法的原因 　　首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明為什么要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 　 ...

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 EM的前3篇博文分別從數學基礎、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介紹了EM算法 ...

GMM與EM算法的Python實現 高斯混合模型(GMM)是一種常用的聚類模型，通常我們利用最大期望算法(EM)對高斯混合模型中的參數進行估計。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ...

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 ...

1. 前言 我們之前有介紹過4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現，在那片博文里面把GMM說涉及到的過程，可能會遇到的問題，基本講了。今天我們升級下，主要一起解析下EM算法中GMM（搞事混合模型）帶懲罰項的詳細代碼實現。 2. 原理 由於我們的極大似然公式加上了懲罰項，所以整個推算 ...

之前在學習中遇到高斯混合模型，卡了很長一段時間，在這里記下學習中的一些問題以及解決的方法。希望看到這篇文章的同學們對高斯混合模型能有一些基本的概念。全文不廢話，直接上重點。 本文將從以下三個 ...