软聚类: GMM属于软聚类方法,它为每个数据点分配属于每个类的概率,而不是硬分配到某一类。这使得GMM能够表达不确定性,适用于模糊边界的情况。 聚类形状的灵活性: 由于使用了协方差矩阵,GMM可以形成各种形状的聚类,包括椭圆形、圆形和拉伸形状,而不仅仅是球形聚类。 参数估计: GMM不仅可以进行聚类,还可以估计数据的生...
考虑到K-Means聚类和GMM聚类,基本思想一致,把K-Means聚类和GMM归到一起来说明。 K-Means K-Means聚类,又称K均值聚类,基于点和点的相似度来计算最佳类别归属。 算法流程: 选取K个初始聚类中心。 计算每个点和这K个点的距离,按最小距离的原则,把点划分到不同的K个聚类中去。 使用每个聚类的样本均值作为新的...
我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类,其中每一个分布代表一个数据簇。首先,随机选择k个对象代表各个簇的均值(中心),猜测每一个簇的协方差矩阵,并假定初始状态 时每个簇的概率相等; 然后,根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率,并求出数据的似然函数值;最后,根据每一个数据...
GMM的聚类方法基于概率密度函数,通过最大化每个数据点的概率来拟合模型。GMM的目标是找到最佳的模型参数,以便在给定数据的情况下,能够最好地表示数据的生成过程。 在实现上,GMM通常采用EM(ExpectationMaximization)算法进行迭代优化。EM算法通过反复迭代来最大化对数似然函数的值,以找到模型参数的最佳估计值。 然而,GMM也...
这是GMM 聚类算法的核心部分,通过不断迭代来优化模型参数。EM 算法分为两个步骤:E 步(期望步)和 M 步(最大化步)。 E 步。 对于每个数据点x_i计算它属于第k个高斯分布的概率,也就是后验概率γ(z_ik)这里使用贝叶斯公式来计算: γ(z_ik) = frac{π_k N(x_i | μ_k, §igma_k)}{∑_j = ...
1. 传统选择比例聚类(非常受限于比例的选择) AF-RA损伤模式传统比例聚类分析 2. GMM聚类分析: 2.1. GMM 聚类的基本步骤 GMM 聚类主要通过期望最大化(EM)算法进行优化,具体包括以下步骤: (1)初始化参数:首先为每个高斯分布初始化均值、协方差和权重参数,这些可以随机选择或基于 K-means 结果初始化。
本文为您介绍GMM聚类组件。 功能说明 GMM(Gaussian Mixture Model)是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型,混合高斯分布( MoG)由多个混合成分组成,每一个混合成分对应一个高斯分布。当聚类问题中各个类别的尺寸不同、聚类间有相关关系的时候,往往使用混合高斯分布更合适。 计算逻辑原理...
其中,高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种非常流行的聚类算法。本文将详细解析GMM的原理,并通过实例展示其在实际应用中的价值。 GMM算法原理 GMM假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的。这些高斯分布的参数(如均值和协方差)通过最大似然估计的方法进行估计。GMM的目标是最大化数据的似然函数,这通常...
gmm聚类的评价指标 在分析GMM聚类效果时,选择合适指标能帮助判断模型是否可靠。不同指标从多个角度衡量聚类质量,需要根据数据特点与需求灵活组合使用。 对数似然值 模型训练过程中会不断优化对数似然值,这个指标反映数据与模型的匹配程度。数值越大,说明模型对当前数据的拟合能力越强。如果发现数值持续上升但聚类结果无...
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...