gmm模型难吗

Posted 2023-05-06

高斯混合模型可用于聚类，这是将一组数据点分组为聚类的任务。GMM 可用于在数据集中可能没有明确定义的集群中查找集群。此外，GMM 可用于估计新数据点属于每个集群的概率。高斯混合模型对异常值也相对稳健，这意味着即使有一些数据点不能完全适合任何集群，它们仍然可以产生准确的结果。这使得 GMM 成为一种灵活而强大的数据聚类工具。它可以被理解为一个概率模型，其中为每个组假设高斯分布，并且它们具有定义其参数的均值和协方差。所以由此可见gmm模型不是很难。 参考技术A 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。

高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。GMM是高斯分布的泛化，可用于表示可聚类为多个高斯分布的任何数据集。

高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的。 参考技术B gmm模型难吗
gmm(高斯混合)模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。GMM中数据对高斯分量的响应度就相当于K-means中的距离计算，GMM中的根据响应度计算高斯分量参数就相当于K-means中计算分类点的位置。然后它们都通过不断迭代达到最优。不同的是：GMM模型给出的是每一个观测点由哪个高斯分量生成的概率，而K-means直接给出一个观测点属于哪一类。

仅给出一个集群的高斯混合模型 (GMM)

【中文标题】仅给出一个集群的高斯混合模型 (GMM)

【英文标题】：Gaussian Mixture Model (GMM) giving only one cluster

【发布时间】：2019-02-12 23:40:51

【问题描述】：

我有一个包含 70 列和 440 万行的数据集。我想对其进行聚类。我首先做了 TF-IDF，然后我使用了 K-means 聚类、二等分 k-means 和高斯混合模型 (GMM)。虽然其他技术给了我指定数量的集群，但 GMM 只给出了一个集群。例如，在下面的代码中，我想要 20 个集群，但它只返回 1 个集群。这是因为我有很多列还是仅仅是由于数据的性质造成的？

gmm = GaussianMixture(k = 20, tol = 0.000001, maxIter=10000, seed =1)
model = gmm.fit(rescaledData)
df1 = model.transform(rescaledData).select(['label','prediction'])
df1.groupBy('prediction').count().show()  # this returns 1 row

【参考方案1】：

在我看来，Pyspark GMM 聚类性能不佳的主要原因是它的实现是使用对角协方差矩阵完成的，该矩阵没有考虑数据集中存在的不同特征之间的协方差。

在这里检查它的实现：https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/clustering/GaussianMixture.scala

由于维度灾难，他们明确提到使用对角协方差矩阵。

@note 该算法的特征数量有限，因为它需要存储一个协方差矩阵，该矩阵的大小与特征数量成二次方。即使特征的数量没有超过这个限制，这个算法也可能在高维数据上表现不佳。这是由于高维数据 (a) 使其难以聚类（基于统计/理论论据）和 (b) 高斯分布的数值问题。

【讨论】：

在这种情况下，您会在 GMM 之前建议 PCA 来解决维度灾难吗？