常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)、自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM) 2. k-means(k均值)算法 2.1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。 K-均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成 n
这样看来GMM聚类和k均值聚类是不是有些像。不过k均值给出的结果要么属于这一类,要么属于那一类,GMM给出的则是软性的。 下面是我的实现,先用kmeans初始化了聚类中心。 #include "stdafx.h" #include<set> #include<vector> #include<cstdlib> #include #include<iostream> using namespace std; #define PI 3...
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 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...
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...
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 ...
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EM算法实现GMM聚类 em算法,我讲EM算法的大概流程主要三部分:需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。一、EM算法的预备知识1、极大似然估计(1)举例说明:经典问题——学生身高问题我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。假设你在校园里随便找了100个男生和1
MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist。我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序。这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类。
GMM与Kmeans算法的比较 (1)kmeans主要针对圆形或球形样本进行聚类,对于椭圆数据处理效果不佳,而GMM可以解决这个问题。 (2)kmeans对于不均衡的样本类别聚类效果不佳,而GMM计算过程则考虑了各类别权重。 (3)kmeans是判别模型,直接对样本空间中寻找最有面进行划分,可解释性不强。GMM是生成模型,从样本本身分布出发,计...