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 ...
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 這種hello world 級別是一個等級, 簡單易懂, 實用性高, 易實現. 而相對 EM 算法則有些難明白一 ...
2019-12-21 22:18 0 953 推薦指數:
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 ...
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 ...
1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一個具體例子。 EM算法解決的問題是:要對數據進行聚類,假定數據服從雜合的幾個概率分布,分布的具體參數未知,涉及到的隨機變量有兩組,其中一組可觀測另一組不可觀測。現在要用最大似然估計得到各分布參數。 如果涉及的兩組隨機變量都是可觀測的,問題就立即可以解決 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 6.適用場合 內容: 1.算法概述 k-means算法是一種得到最廣泛使用的聚類算法。 它是將各個聚類子集內的所有數據樣本的均值作為該聚類的代表點 ...
初始目的 將樣本分成K個類,其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y,然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y,那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧,但是怎么知道假定的對不對呢?怎樣評價假定的好不好呢? 我們使用樣本的極大似然估計來度量,這里就是x和y的聯合分布P(x,y ...
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 ...
簡單對比一下這兩者的區別。兩者的主要區別主要在質心的選擇中,k-means是樣本點均值,k-medoids則是從樣本點中選取。 首先給出兩者的算法實現步驟: K-means 1、隨機選取K個質心的值 2、計算各個點到質心的距離 3、將點的類划分為離他最近的質心,形成K個cluster ...