2020/02/28 高斯混合模型以及GMM聚类

Posted research-xiaoemo

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了2020/02/28 高斯混合模型以及GMM聚类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

什么是高斯混合模型

高斯混合模型(GMM)认为,一个数据分布可以有几个高斯分布组合而成。

参考博客:| 知乎 |

高斯混合模型聚类

对于一个多类别数据集合,所有类别各自的数据分布的组合就是整体数据分布。这非常符合高斯混合模型理论。我们可以用一个生活化一点的例子来说明高斯混合模型聚类。假设有一堆颜色相近的水果,它们来自橘子、橙子和小西柚(颜色很相近,都是黄颜色)。我们用[黄颜色深浅程度-水果数量]来表示数据分布。对于每一类水果,它们也有各自的[黄颜色深浅程度-水果数量]。高斯混合模型聚类的任务就是通过颜色深浅来找出不同类别水果的[黄颜色深浅程度-水果数量]分布。

基本步骤

  1. 初始化k个高斯模型的参数(一般 均值、方差和组合权重)。
  2. EM算法更新权重。

以上是关于2020/02/28 高斯混合模型以及GMM聚类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

用EM思想估计GMM(高斯混合聚类)

如何用高斯混合模型 GMM 做聚类

高斯混合模型(GMM)和EM算法

高斯混合模型GMM的EM算法实现(聚类)

Gaussian Mixture Model (GMM)高斯混合模型聚类

Gaussian Mixture Model (GMM)高斯混合模型聚类