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 ...

混合高斯模型簡介 混合高斯模型基於多變量正 態分布。 類gmdistribution通過使用EM算法來擬合數據，它基於各觀測量計算各成分密度的后驗概率。 高斯混合模型常用於聚類，通過選擇成分最大化后驗概率來完成聚類。 與k-means聚類相似，高斯 ...

LVQ聚類與k-means不同之處在於，它是有標記的聚類，設定帶標簽的k個原型向量（即團簇中心），根據樣本標簽是否與原型向量的標簽一致，對原型向量進行更新。 最后，根據樣本到原型向量的距離，對樣本進行團簇划分。 偽代碼如下： python實現如下： 1，算法 ...

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KMeans算法是一種無監督學習，它會將相似的對象歸到同一類中。 其基本思想是： 1.隨機計算k個類中心作為起始點。 2. 將數據點分配到理其最近的類中心。 3.移動類中心。 4.重復2,3直至類中心不再改變或者達到限定迭代次數。 具體的實現如下： 下面，使用TensorFlow，實現如下： ...

一、引言 　　我們談到了用 k-means 進行聚類的方法，這次我們來說一下另一個很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事實上，GMM 和 k-means 很像，不過 GMM 是學習出一些概率密度函數來（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外 ...

首先介紹高斯混合模型： 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型： 一般其他分布的混合模型用相應的概率密度代替（1）式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集，我們希望構建該數據聯合分布 這里，其中是概率 ...

作為聚類的代表算法，k-means本屬於NP難問題，通過迭代優化的方式，可以求解出近似解。 偽代碼如下： 1，算法部分 距離采用歐氏距離。參數默認值隨意選的。 2，驗證 我隨機出了一些平面上的點，然后對其分類。 首先看看未分類之前的，當然也是 ...