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...
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...
3.2 GMM与K-Means相比 高斯混合模型与K均值算法的相同点是: 它们都是可用于聚类的算法; 都需要 指定K值; 都是使用EM算法来求解; 都往往只能收敛于局部最优。 而它相比于K 均值算法的优点是,可以给出一个样本属于某类的概率是多少;不仅仅可以用于聚类,还可以用于概率密度的估计;并且可以用于生成新的样本点。 4...
包括初始化k个初始点优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法、k值优化canopy算法和大数据情况下的优化Mini BatchK-Means算法。 2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 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...
EM算法是最常见的隐变量估计方法,比如,EM算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计,高斯混合模型应用广泛,通常情况下,EM算法是学习高斯混合模型的有效方法。 2.1,GMM解决的问题: 随机选择1000名用户,测量用户的身高;若样本中存在男性和女性,身高分别 服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布,试估计参数:...
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...
但是,KMeans 使用基于距离的方法,而 GMM 使用概率方法。GMM 中有一个主要假设:数据集由多个高斯分布组成,换句话说,GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的模型,这 K 个子模型是混合模型的隐变量(Hidden variable)。 上述分布通常称为多模型分布。每个峰代表我们...
更一般话的描述为:假设混合高斯模型有K个高斯模型组成(即数据包含K个类),则GMM的概率密度函数如下: 4.EM算法 4.1为什么要有EM算法(或者EM算法是用来干什么的) 为了引出EM算法,首先我们先解决单高斯模型求参数的问题。 如图所示是我画的一些样本,样本满足高斯分布,我们的目的就是根据已知的样本求出该高斯分布的参...
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。 1 交通流参数 在交通流理论中,有三个参数来描述交通流: 1.交通流量(...
高斯混合模型是一种流行的无监督学习算法。GMM方法类似于K-Means聚类算法，但是由于其复杂性，它更健壮，更有用。K-means聚类使用欧式距离函数来发现数据中的聚类。只要数据相对于质心呈圆形分布，此方法就可以很好地工作。但是，如果数据是非线性的呢？或者数据具有非零的协方差呢？如果聚类具有不同的均值和协方差...