第12节-K-means算法，高斯混合分布和EM求解算法

最新推荐文章于 2025-01-20 15:00:00 发布
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#算法 #k-means算法 #高斯混合模型 #em算法

博客介绍NG第11个视频内容，涉及K-means算法、高斯混合分布以及EM求解算法，这些均为信息技术领域重要算法知识。

　　NG的第11个视频讲K-means算法，高斯混合分布和EM求解算法









聚类算法：高斯混合模型与EM算法
kkchenjj的博客
07-14 1359
高斯混合模型是一种概率模型，用于表示由多个高斯分布组成的混合分布。在聚类中，GMM假设数据来自多个不同的高斯分布，每个分布代表一个簇。GMM可以处理数据的不确定性，因为它不仅考虑了数据点的分布，还考虑了数据点属于不同簇的概率。EM算法是一种强大的统计学习工具，尤其在处理含有隐变量的模型时表现出色。通过理解和掌握EM算法的步骤、收敛性以及优缺点，可以更有效地将其应用于实际的聚类分析和模型拟合问题中。
混合高斯模型及其求解方法
Yummy
07-03 2703
本博文主要描述了机器学习中混合高斯模型的理论及其求解方法
K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解
weixin_38208741的博客
04-05 1772
作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logistic regression这些监督学习算法， K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。K-means算法EM步骤如下：给定K的值，代表有K个不同的类别。对每一个类别，猜测其中心点。 在已知K个中心点的情况下，计算每个点到这K的中心点的距离，距离最小的那个中心点所代表的类就是该点所属的类别，这样对所有样本...
混合分布(mixture distribution)
Precoder的博客
05-26 2万+
在概率与统计中，如果我们有一个包含多个随机变量的随机变量集合，再基于该集合生成一个新的随机变量，则该随机变量的分布称为混合分布(mixture distribution)。具体来说，首先，根据给定概率从集合中随机选取一个随机变量，然后再实现(realize)该随机变量的值。集合中的随机变量可以是随机实数，也可以是随机向量（每个向量的维数相同），在这种情况下，混合分布是多变量分布。   如果集合...
高斯混合分布
10-29
高斯混合分布建模，有详细的注释，matlab，对于学习高斯混合模型很有帮助
【机器学习中的数学】比例混合分布
Jason Ding的专栏
02-10 7129
比例混合分布(Scale Mixture Distribution) 混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布：一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的，然后所选随机变量的值就得到了( first, a random variable is selected by chance from the collection according to given probabil
EM算法应用：k均值聚类(k-means)和高斯混合模型(GMM)
VariableX的博客
04-27 3460
上一篇文章，我们讲的期望最大化(EM)算法是一种非常强大的算法，应用于数据科学的许多场景。k-means是该算法非常简单且易于理解的一个应用。 k-means聚类 k均值聚类算法(k-means)将样本集合划分为k个子集，也就是将n个样本划分到k个类别中，每个样本到类别的中心距离最近。 EM角度的理解 如果从EM角度来理解的话，k均值聚类算法的隐变量是聚类的中心，模型的参数是每个数据点属于哪个分类...
高斯混合模型的EM算法（文档及python代码）
01-04
在实际应用中，GMM和EM算法有多种用途，例如在聚类分析中代替K-means，因为它们能处理非凸形状的群组，并且自动确定群组的数量。此外，GMM还用于语音识别、图像分割、推荐系统等领域。 在提供的压缩包文件"**GMM**...
EM算法与-K-Means算法比较
11-22
在聚类分析中，EM算法通常被用于混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM），其中每个簇被认为是由不同的正态分布构成的混合分布。EM算法通过迭代地执行E步（期望步）和M步（最大化步）来优化模型参数，最终达到...
协方差矩阵求解算法及高斯混合模型聚类_混合矩阵_limitedwxg_聚类算法_协方差矩阵_高斯混合模型_
10-02
GMM通过优化模型参数（包括均值、协方差矩阵和混合系数）来拟合数据，以最大化数据点属于每个高斯分布的概率。 **协方差矩阵** 在高斯分布中，协方差矩阵描述了随机变量的变异性和各个维度之间的相关性。对于二维或...
有限混合分布
01-13
有限混合模型讲解，应用，原理，混合模型模拟过程
漫步数理统计二十八——混合分布
蜗牛
05-06 7240
假设有kk个分布，它们的pdf分别为f1(x),f2(x),…,fk(x)f_1(x),f_2(x),\ldots,f_k(x)，支撑为1,2,…,k\mathcal{S_1,S_2,\ldots,S_k}，均值为μ1,μ2,…,μk\mu_1,\mu_2,\ldots,\mu_k，方差为σ21,σ22,…,σ2k\sigma_1^2,\sigma_2^2,\ldots,\sigma_k^2，
机器学习中的数学——分布的混合
冯·诺依曼
10-04 1万+
通过组合一些简单的概率分布来定义新的概率分布也是很常见的。一种通用的组合方法是构造混合分布。混合分布由一些组件分布构成。每次实验，样本是由哪个组件分布产生的取决于从一个 Multinoulli分布中采样的结果： P(x)=∑iP(c=i)P(x∣c=i)P(x)=\sum_iP(c=i)P(x|c=i)P(x)=i∑​P(c=i)P(x∣c=i) 这里P(c)P(c)P(c)是对各组件的一个Multinoulli分布。我们已经看过一个混合分布的例子了：实值变量的经验分布对于每一个训练实例来说，就是以 Dir
数学基础 (1) - 高斯混合分布
hnshahao的专栏
07-06 1121
数学基础 (1) - 高斯混合分布这里需要跑几个python代码
多元建模基础（二）：正态混合分布
gggfff12345的博客
12-02 4390
1 正态方差混合模型： 1）定义： 称,显然，，混合分布中，由W的分布确定一组权值，混合变量W可以被解释为来自新信息并影响所有风险因子波动性的扰动 位置向量和分散矩阵： 一个引理： 特征函数： 密度函数： 不难看出，亦是一个椭圆分布 2）一些正态方差混合分布： 多元两点正态混合分布： 多元t分布： 对称广义双曲分布： 3）线性组合： 4）正态方差混合分布的模拟方法： 2 正态混合均值方差模型： ...
【AI中数学-概率论】混合分布：概率的大熔炉
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
01-20 1480
混合分布是AI中一个非常强大的工具，尤其适用于数据集呈现出多模态分布的情形。在实际应用中，混合分布可以帮助我们处理复杂的分类、聚类和建模问题。通过高斯混合模型（GMM）等技术，AI系统能够更好地捕捉数据的内在结构，提升其准确性和鲁棒性。
K-means与高斯混合模型
jyl1999xxxx的博客
12-19 3838
K-means http://blog.pluskid.org/?p=17 Clustering 中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类
高斯混合模型的终极理解
热门推荐
njustzj001的专栏
03-18 10万+
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。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，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。第一个细节：为什么系数之和为0？PR
高斯混合模型聚类算法和K-Means聚类算法
沐沐
12-18 5190
高斯混合模型聚类算法 概念：混合高斯模型就是指对样本的概率密度分布进行估计，而估计的模型是几个高斯模型加权之和（具体是几个要在模型训练前建立好）。每个高斯模型就代表了一个类（一个Cluster）。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影，就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。 SKlearn链接：Gaussian Mixture Model Ellipsoids 优点
Java实现EM算法求解高斯混合模型
本资源标题为“EM算法求高斯混合分布java代码”，结合描述与标签可知，该资源提供了一套使用Java语言实现的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）参数学习的完整程序，核心采用EM算法进行求解，并附带了运行...
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