kmeans模型是个实心圆球，圆球内的每一点都是等价的，对中心的贡献率完全相同。之后发展出来的其实是...
上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign ...
混合模型: 以概论为基础的‘软聚类(soft clustering), 每一个聚类是一个生成模型(generative model)即学习模型参数比如多维高斯模型,学习的是模型的均值、协方差。 对比‘硬聚类(hard clustering)比如k-mean算法,每个样本只能属于一个类别,之间没有重叠,且模型不是生成模型。 k mean,硬聚类 参考2 gmm模型软聚类 ...
而在这篇博文里,我要介绍的是另外一种比较流行的聚类方法---GMM(Gaussian Mixture Model)。 GMM 和 k-means 其实是十分相似的,区别仅仅在于对 GMM 来说,我们引入了概率。说到这里,我想先补充一点东西。统计学习的模 型有两种,一种是概率模型,一种是非概率模型。所谓概率模型,就是指我们要学习的模型的形式是...
k-means应该是原来级别的聚类方法了,这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering...
对比K-means可以发现,这里使用了“软”指定,为每个样例分配的类别 是有一定的概率的,同时计算量也变大了,每个样例i都要计算属于每一个类别j的概率。与K-means相同的是,结果仍然是局部最优解。对其他参数取不同的初始值进行多次计算不失为一种好方法。
其实它的假设非常简单,顾名思义,Gaussian Mixture Model ,就是假设数据服从 Mixture Gaussian Distribution ,换句话说,数据可以看作是从数个 Gaussian Distribution 中生成出来的。实际上,我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个 Gaussian 分布从随机选取出来的。实际上,从中心极限定理可以看出,...
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。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是一种在机器学习中常用的聚类算法。本文将详细解释其原理，并推导参数估计的过程。高斯分布是连续变量模型中常见的一种概率分布，通常表示为均值和方差。多元高斯分布则是一种更复杂的概率分布，可以表示多个变量之间的关联性。通过多个高斯分布的线性叠加，可以逼近任意...
Although, Gaussian Mixture Model has higher computation time than K-Means, it can be used when more fine-grained workload characterization and analysis is required.doi:10.1016/j.procs.2020.04.017Eva PatelDharmender Singh KushwahaProcedia Computer Science...