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(mixture coefficient),αi满足性质...
高斯混合模型(GMM)因其灵活性和对数据分布的深入理解,在多个领域都有广泛的应用。以下是GMM应用的一些详细案例。3.1聚类分析 聚类分析是GMM最典型的应用之一。在聚类分析中,GMM允许每个数据点以不同的概率属于多个聚类,这使得它在处理重叠聚类时比传统的硬聚类方法更为有效。例如,在市场细分中,GMM可以用于识别...
1)基于原型的聚类,实现简单收敛速度快。 2)聚类效果较优。 3)算法的可解释度比较强。 4)主要需要调参的参数仅仅是簇数k。 K-Means的主要缺点有: 1)K值的选取不好把握 2)对于不是凸的数据集比较难收敛 3)如果各隐含类别的数据不平衡,比如各隐含类别的数据量严重失衡,或者各隐含类别的方差不同,则聚类效果不...
GMM 是一种使用高斯分布混合体来表示数据集的方法。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...
1. 高斯混合聚类 与 用原型向量来刻画聚类结构不同,高斯混合(Mixture-of-Gaussian)聚类采用概率模型来表达聚类原型。 我们先简单回顾下多元高斯(正态)分布的定义。对 维样本空间 中的随机向量 ,若服从高斯分布,其概率密度函数为: 其中 是 维均值向量,
说了这么久,终于到了我们的主题,就是我们的高斯混合聚类。 它是一种基于概率分布的聚类算法,它是首先假设每个簇符合不同的高斯分布,也就是多元正态分布,说白了就是每个簇内的数据会符合一定的数据分布。 它的大致流程就是首先假设k个高斯分布,然后判断每个样本符合各个分布的概率,将该样本划为概率最大的那个分布...
在数据分析领域,聚类分析是一种无监督学习方法,旨在将相似的数据点归为一类。在众多聚类算法中,高斯混合模型(GMM)因其灵活性和强大的适应性而备受关注。本文将详细介绍GMM的原理、应用及其在实际数据分析中的优势。 二、高斯混合模型简介 高斯混合模型是一种概率模型,假设数据是由多个高斯分布混合而成。换句话说,每个...
1 . 高斯混合模型 与 K-Means 相同点 : 高斯混合模型方法 与 K-Means 方法 , 都是通过多次迭代 , 每次迭代都对聚类结果进行改进 , 最终达到算法收敛 , 聚类分组结果达到最优 ;
为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理,本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据,再采用GMM来聚类。 1) 数据 三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示: ▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差 每个高斯组件函数分配不同的权重,其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为50%,3号组件权重为20%...
uniform机器学习极简入门3我们介绍了KMeans的基本概念,这个方法是给每个样本归属一个类别,我们可以找出每个类别的原型向量,但是很多场景里往往不是这种0-1事件,我们需要的是某个样本属于各个类别的概率。高斯混合聚类模型正是这样一种模型,用概率分布来表示类别标签。