學習視頻：【強烈推薦】清風：數學建模算法、編程和寫作培訓的視頻課程以及Matlab 老師講得很詳細，很受用！！！ 定義 聚類就是將樣本划分為由類似的對象組成的多個類的過程。聚類后，我們可以更加准確的在每個類中單獨使用統計模型進行估計、分析或預測；也可以探究不同類之間的相關性和主要差異 ...

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 ...

模型介紹 聚類步驟 從數據中隨機挑選k個樣本點作為原始的簇中⼼ 計算剩余樣本與簇中⼼的距離，並把各樣本標記為離k個簇中⼼最近的類別 重新計算各簇中樣本點的均值，並以均值作為新的k個簇中⼼ 不斷重復第⼆步和第三步，直到簇中⼼的變化趨於穩定，形成最終的k個簇 K值的選擇 ...

模型聚類 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也稱為期望最大化算法，在是使用該算法聚類時，將數據集看作一個有隱形變量的概率模型，並實現模型最優化，即獲取與數據本身性質最契合的聚類方式為目的，通過‘反復估計 ...

一、層次聚類 1、層次聚類的原理及分類 1）層次法（Hierarchicalmethods）先計算樣本之間的距離。每次將距離最近的點合並到同一個類。然后，再計算類與類之間的距離，將距離最近的類合並為一個大類。不停的合並，直到合成了一個類。其中類與類的距離的計算方法有：最短距離法，最長距離法 ...

貝葉斯模型、SVM模型、K均值聚類、DBSCAN聚類和GDBT模型 貝葉斯模型 SVM模型 K均值（Kmeans）聚類 DBSCAN聚類 GDBT模型 貝葉斯模型 概念 通過已知類別的訓練數據集，計算樣本的先驗概率，然后利⽤⻉葉斯概率公式測算未知 ...

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個高斯分布 ...

的相似性高於不同類別間樣本的相似性。聚類模型的評價指標如下： 1. Adjusted Rand Index ...