简单来说,每一个聚类都可以用一个高斯分布来描述,而数据集则可以被认为是这些高斯分布的混合。GMM的目标是:找出最能代表数据的高斯分布的参数(均值、协方差和混合系数)。 EM(期望最大化)算法通常用于优化GMM的参数。EM算法迭代地执行以下两个步骤: 期望步骤 (E-step):给定当前的模型参数,计算数据点属于每个聚类...
目录 高斯混合模型: sklearn高斯混合模型: 高斯混合模型总结: 高斯混合模型附录: 聚类分析过程: 聚类验证: 外部评价指标: 内部评价指标: 高斯混合模型: 1、温和的聚类算法,这种聚类算法假定每个类都遵循特定的统计分布。 2、步骤: 初始化K个高斯分布 将数据集聚类成我们初始化的两个高斯——期望步骤或E步骤 基于...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...
2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。换句话说,GMM聚类方法最终得到的是样本属于每个类别的概率,而不是像K均值那样将它直接归化为某一类别,因此也称为软聚类。 高斯混合分布的模型参数{(αi,μi,Σ)|1≤i≤k}{(αi,μi,Σi)|1≤i≤k}。αi 代表各个混合成分的系数(m...
无法将两个均值相同(聚类中心点相同)的类进行聚类,而高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)就是为了解决这一缺点而提出的。GMM是通过选择成分最大化后验概率来完成聚类的,各数据点的后验概率表示属于各类的可能性,而不是判定它完全属于某个类,所以称为软聚类。其在各类尺寸不同、聚类间有相关关系的时候可能...
GMM将数据集视为若干个高斯分布的混合体。每个聚类可以用一个高斯分布来表示,目标是通过估计高斯分布的参数(均值、协方差和混合系数),找到最适合描述数据的模型。为了实现这一目标,通常使用期望最大化(EM)算法来优化模型参数。🔧EM算法的工作流程 EM算法包括两个核心步骤: 期望步骤(E-step):根据当前的模型参数,计...
高斯混合模型是一种统计模型，它假设所有数据点都来自多个高斯分布的加权和。每个高斯分布，也称为正态分布，由其均值和协方差矩阵定义。GMM的核心在于它能够捕捉数据中的复杂结构，允许数据点以不同的概率属于多个聚类。1.1高斯分布 高斯分布，也称为正态分布，是连续概率分布的一种。它的概率密度函数（PDF）由下...
四、GMM(高斯混合模型)聚类算法 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。 实际上在特定约束条件下,K-means算法可以被看作是高斯混合模型(GMM)的一种特殊形式。 1、什么是高斯...
用高斯混合模型来聚类,那么假设男女生身高分别服从两个不同的高斯分布,高斯混合模型就是由男生身高和女生身高这两个高斯分布混合而成。在高斯混合模型中,样本点属于某一类的概率不是非0即 1 的,而是属于不同类有不同的概率值。如下图,有两个高斯分布,均值分别为μ1和μ2,而高斯混合模型就是又这两个高斯分布的...
混合高斯模型地核心思想是将数据集视为多个高斯分布的混合体。每个数据点都有一个来自不同高斯分布的概率,模型通过EM算法(期望最大化算法)来估计这些概率分布的参数,从而完成数据的聚类任务。EM算法的工作原理简单而高效:在期望步骤中它根据当前的参数估计每个数据点属于各个高斯分布的概率;在最大化步骤中它更新这些参...