用混合高斯模型和你实现的 EM 算法估计参数,看看每次迭代后似然值变化情况,考察 EM 算法是否可以获得正确的结果(与你设定的结果比较)。 应用:可以 UCI 上找一个简单问题数据,用你实现的 GMM 进行聚类。 3. 设计思想 3.1 K-means 算法 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,...
(1)首先随机地在这 K 个 Component 之中选一个,每个 Component 被选中的概率实际上就是它的系数 πk,选中了 Component 之后,再单独地考虑从这个 Component 的分布中选取一个点就可以了──这里已经回到了普通的 Gaussian 分布,转化为了已知的问题。假设现在有 N 个数据点,我们认为这些数据点由某个GMM模型产生,...