原文:R語言代寫:EM算法和高斯混合模型的實現

原文 :http: tecdat.cn p 本文我們討論期望最大化理論,應用和評估基於期望最大化的聚類。 軟件包 install.packages mclust require mclust Loading required package: mclust Package mclust version . Type citation mclust for citing this R package ...

2019-07-27 11:50 0 387 推薦指數:

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高斯混合模型EM算法

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 ...

Mon Dec 05 07:06:00 CST 2016 0 1357
4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現

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高斯混合模型的角度介紹了EM算法 ...

Wed Jan 16 07:37:00 CST 2019 0 3727
高斯混合模型GMM與EM算法的Python實現

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 ...

Sat Jun 08 01:09:00 CST 2019 0 664
EM 算法求解高斯混合模型python實現

注:本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法? 引用書上的話: 概率模型有時既含有觀測變量,又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量,可以直接使用極大似然估計法或者貝葉斯的方法進行估計模型參數,但是當模型含有隱藏變量時,就不能簡單使用 ...

Mon Nov 13 18:52:00 CST 2017 4 7557
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法

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 ...

Sat May 17 02:40:00 CST 2014 1 16375
EM算法高斯混合模型GMM介紹

EM算法 EM算法主要用於求概率密度函數參數的最大似然估計,將問題$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$轉換為更加易於計算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...

Fri Jun 21 06:41:00 CST 2019 0 555
EM算法原理以及高斯混合模型實踐

EM算法有很多的應用: 最廣泛的就是GMM混合高斯模型、聚類、HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函數估計值的一般步驟: (1)寫出似然函數; (2)對似然函數取對數,並整理 ...

Sun Jan 08 19:00:00 CST 2017 0 3777
聚類之高斯混合模型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 ...

Sun May 12 22:16:00 CST 2019 0 3359
 
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