高斯混合模型(GMM)是一种基于概率模型的无监督学习算法,用来解决聚类问题。与K-Means不同,GMM假设数据集中的样本点来自于不同的高斯分布。每个高斯分布代表一个类,通过期望最大化(EM)算法来估计每个样本点属于每个类的概率。 EM算法的步骤: E步(Expectation):基于当前模型参数,计算样本属于每个类别的概率。 M步(Ma...
常用的 EM 聚类有GMM 高斯混合模型和HMM 隐马尔科夫模型。 K-Means和EM算法比较 相比于 K-Means 算法,EM 聚类更加灵活,因为 K-Means 是通过距离来区分样本之间的差别的,且每个样本在计算的时候只能属于一个分类,称之为是硬聚类算法。而 EM 聚类在求解的过程中,实际上每个样本都有一定的概率和每个聚类相关,叫做...
4.3用EM算法解决GMM 尝试用EM算法来解决GMM问题,推导过程为先在纸上推导然后拍照。 4.4EM算法总结 此文章中的EM算法是一种狭义上的EM 算法,是针对GMM来讲解的。EM算法是一种迭代算法,对于GMM不能像单高斯模型那样利用MLE来直接给出结果,而是只能通过不断的求期望和最大化,一步一步的逼近最终的结果。 期望最大...
常见的基于模型的聚类算法包括高斯混合模型聚类(GMM)、期望最大化算法(EM)、均值漂移聚类、马尔可夫随机场聚类等。以下分别对这些算法进行介绍: 1. 高斯混合模型聚类(GMM) 高斯混合模型聚类是一种基于统计分布的聚类算法,它假设每个类别的数据分布符合多元高斯分布,即用n维正态分布描述样本的数学模型。算法中需要估计每...
DBSCAN 的主要缺点是当簇的密度不同时,它的表现不如其他聚类算法。这是因为当密度变化时,用于识别邻域点的距离阈值 ε和 minPoints 的设置将会随着簇而变化。这个缺点也会在非常高维度的数据中出现,因为距离阈值 ε 再次变得难以估计。 用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类 ...
给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法.该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),由贪心EM算法实现高斯混合模型结构和参数的自动学习.而不需要先验知识.这种聚类算法可以克服k-means等算法的缺点,实验结果表明该算法具有更好的聚类效果...
传统的聚类算法如k-means算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的影响.提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配.由于高斯混合模型可以看作是一种"软分配聚类"方法,该算法结合一种贪心的EM算法来学习高斯混合模型(GMM),...
基于CanopyMethod的聚类算法将聚类过程分为两个阶段 Stage1、聚类最耗费计算的地方是计算对象相似性的时候,CanopyMethod在第一阶段选择简单、计算代价较低的方法计算对象相似性,将相似的对象放在一个子集中,这个子集被叫做Canopy,通过一系列计算得到若干Canopy,Canopy之间可以是重叠的,但不会存在某个对象不属于任何Canopy...
与k-means一样,用EM训练高斯混合模型可能对冷启动条件非常敏感。如果我们将GMM与k-means进行比较和对比,我们会发现前者的初始条件比后者更多。 结果 每个聚类被建模为多元高斯分布,并通过给出以下内容来指定模型: 集群数量。 每个群集中所有数据点的分数。
一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法 维普资讯 http://www.cqvip.com