(8). 在 Kmeans 中,各个样本点只属于与其相似度最高的那个 cluster ,这实际上是一种 hard clustering 。 针对Kmeans算法的缺点,很多前辈提出了一些改进的算法。例如 K-modes 算法,实现对离散数据的快速聚类,保留了Kmeans算法的效率同时将Kmeans的应用范围扩大到离散数据。还有K-Prototype算法,可以对离散与数值属性...
所以在 GMM 中，我们使用一种更加一般的数据表示，也就是高斯分布。
Ng和Han曾经提出了一种可以指导概率空间对输入向量的检索模拟模型。Zhang则提出了一种基于充分统计学的树形模型。可以被用来异常识别以及快速计算。然而,这种聚类器是近似的,并且要依靠许多的近似值。 要注意虽然刚开始聚类的聚类中心是随便选取的,但是对于K-means算法来说,这K个聚类中心是实实在在确定了的。如果你...
然后,从表达式 (1),自然会出现的问题是什么概率模型对这一标准可与相关联?这个问题的答案将允许我们一方面要带照明,关于这项准则和另一只手,提出其它准则。这是我们将集中在本白皮书中提出的问题之一。但在处理我们的建模问题之前, 我们 ÿrst 须提供混合模型的简要说明,我们将会看到如何考虑它通过一个新的提法...
Ng和Han曾经提出了一种可以指导概率空间对输入向量的检索模拟模型。Zhang则提出了一种基于充分统计学的树形模型。可以被用来异常识别以及快速计算。然而,这种聚类器是近似的,并且要依靠许多的近似值。 要注意虽然刚开始聚类的聚类中心是随便选取的,但是对于K-means算法来说,这K个聚类中心是实实在在确定了的。如果你...