EM算法、k-means、GMM

最新推荐文章于 2021-03-20 20:31:50 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 统计学习 EM算法 理论推导 GMM
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EM算法针对是有隐藏变量的无监督问题。
已知：观察到一组变量x1,x2,...,xnx1,x2,...,xn（由隐藏变量ZZ决定）， P ( Z | X , θ ) 和P(X|Z,θ)P(X|Z,θ)
求解：在损失函数L(X|θ)L(X|θ)下的最优解Z,θZ,θ
理论推导：

L(X|θ)=log p(X|θ)L(X|θ)=log p(X|θ)

=log[∑Zp(X,Z|θ)]=log[∑Zp(X,Z|θ)]

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KMeans聚类，GMM算法，EM算法通俗详解
NewDreamstyle的博客
05-21 1955
首先推荐两个链接 1 刘建平博客园：https://www.cnblogs.com/pinard/category/894692.html【具体内容自行查看】 2 ApacheCN github：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/docs/ml/10.k-means聚类.md 注：本文基本没有公式推导，写这篇博客的起因是我注意到一...
K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！
mantch
07-25 9114
文章目录1. 聚类算法都是无监督学习吗?2. k-means(k均值)算法2.1 算法过程2.2 损失函数2.3 k值的选择2.4 KNN与K-means区别？2.5 K-Means优缺点及改进3. 高斯混合模型(GMM)3.1 GMM的思想3.2 GMM与K-Means相比4. 聚类算法如何评估5. 代码实现 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据...
从EM算法理解k-means与GMM的关系
Rain
06-20 2541
EM（期望最大化）算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题，EM算法只保证收敛到局部最优解。EM算法是在最大化目标函数时， 先固定一个变量使整体函数变为凸优化函数， 求导得到最值， 然后利用最优参数更新被固定的变 量， 进入下一个循环。 k-means：E过程，根据固定的各个簇的中心点，对每个样本就近分配所属的簇；M过程，根据样本划分好的簇，重新计算簇的中心点，更新E过...
EM算法（期望最大化）——从EM算法角度理解K-Means与GMM的区别
M.I.Lemon
04-25 1万+
K-Means算法简介K-Means算法是一种常用的聚类算法，它认为由一组数据点构成的一个聚类中，聚类内部点之间的距离应该小于数据点与聚类外部的点之间的距离。假设我们有一组数据集{x1,...,xN}\{x_1,...,x_N\}，我们的目标是将数据集划分为KK个类别。为了解决这个问题，K-Means算法希望找到KK个聚类的中心{μk},k=1,...,K\{\mu_k\},k=1,...,K，同时
EM算法、GMM、K-means
熬不过找工作的未来程序媛
06-28 483
   EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求expection；M步，求maximization. 此算法也成为期望极大算法(expection maximization)，EM算法。 9.1 EM 算法的引入 9.1.1 EM 算法    将可观测数据表示为Y=(Y1,Y2,⋅⋅⋅,Yn)TY=(Y_1,...
29_k-means和GMM的区别与联系1
08-03
3. 迭代优化：两者都采用迭代方法进行优化，尽管k-means的迭代过程可以通过EM算法的E步和M步来理解，但k-means不是严格的EM算法实现。 在实际应用中，k-means由于其简单和高效，适用于大数据集和对计算资源有限的...
高斯混合模型参数估计：基于EM算法与k-means初始化的Mat lab实现及应用
最新发布
08-02
如何使用EM算法和k-means初始化方法对一维或高维高斯混合模型（GMM）进行参数估计，并提供了详细的Mat lab实现策略。文章首先简述了高斯混合模型的基本概念及其重要性，接着深入讲解了EM算法的原理和具体步骤，包括...
基于Python实现了K-Means GMM DBSCAN AGNES等四种常见的聚类算法源码.zip
05-15
本资源包含Python实现的四种经典聚类算法：K-Means、Gaussian Mixture Model (GMM)、DBSCAN以及AGNES（Agglomerative Nesting）。这些算法各有特点，适用于不同的数据分布和应用场景。 首先，K-Means是最为广泛使用...
EM算法与-K-Means算法比较
11-22
### EM算法与K-Means算法比较 #### 引言 聚类分析是数据挖掘领域中一项基础且广泛使用的技术，旨在通过对数据的相似性和差异性的考量，将数据集分割成若干个有意义的子集（簇）。聚类有助于发现数据内部的结构特征...
EM&K-means_Cluster segmentation.zip
03-13
总结来说，"EM&K-means_Cluster segmentation.zip"压缩包提供了两种图像分割方法，分别基于EM算法和K-means算法。这些方法在处理彩色图像时能够自动识别图像的区域，将图像分割成不同的部分，这对于理解图像内容、...
图像分割 高斯混合模型 马尔科夫 image segmentation MRF GMM ICM
06-24
image segmentation MRF GMM ICM 图像分割 马尔科夫随机场 高斯混合模型 ICM算法 另附详细的说明pdf 讲清GMM，MRF做分割的详细原理，可作为参考。
K-means算法与GMM和EM之间的关系
上帝是个娘们的博客
03-20 379
EM算法的流程： 随机初始化未知参数，初始化值记为θold\theta^{old}θold E-STEP: 求隐变量zzz的后验：p(z∣x;θold)=p(z,x;θold)∫p(z,x;θold)dzp(z|x;\theta^{old}) = {p(z,x;\theta^{old}) \over \int p(z,x;\theta^{old})dz}p(z∣x;θold)=∫p(z,x;θold)dzp(z,x;θold)​ 求完全数据(x,z)(x,z)(x,z)的对数似然关于zzz的后验的期望：
Kmeans GMM 高斯混合模型 EM算法
MachineRandy
05-19 682
Kmeans 模型是 GMM 模型的一种，高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。 GMM 参数的学习可以用EM算法，EM算法是用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，EM算法通过迭代来的方式进行极大似然估计，每一次迭代由可以分为：E步，求期望；M步，...
【机器学习】K-means和GMM
duxinyuhi的专栏
12-07 1076
You can also read more on the differences of the methods, and how they are related. (KMeans can be seen as a special case of GMM that has equal covariance per cluster).
机器学习—Kmeans与GMM
cy925777075的博客
08-16 1443
说到无监督学习，在上一篇文章中，我们提到了PCA，这里我们再简单的说一下聚类算法：Kmeans与混合高斯模型（GMM） K-means K-means算法算是机器学习中最简单的算法之一了，但他却是应用最广泛、最普遍、最经典的聚类算法。原因在于实现简单，可理解性强。 先说一下K-means的工作步骤： 随机初始化K个类中心。 计算所有样本点到K个中心的欧式距离，并根据每个样本点到达聚类中心的最小欧氏距离对样本点进行类别划分。 然后更新计算每一类的聚类中心 重复2-3步骤直到算法收敛。 K-means算法
斯坦福ML公开课笔记12——K-Means、混合高斯分布、EM算法
热门推荐
雨石
01-21 1万+
公开课系列的pdf文档已经上传到csdn资源，下载请猛击这里。 本文对应斯坦福ML公开课的第12个视频，第12个视频与前面相关性并不大，开启了一个新的话题——无监督学习。主要内容包括无监督学习中的K均值聚类(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，还有一个小知识点，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
小白都能了解的聚类算法之一(Kmeans与GMM)
bitcarmanlee的博客
03-24 7733
1.标准Kmeans 经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准kmeans算法。具体的原理不再多言，可以参考之前的文章： https://blog.youkuaiyun.com/bitcarmanlee/article/details/52092288 标准的kmeans的优缺点，上面的文章也有详细介绍，再详细说一说kmeans++对于初始中心点的优化 kmeans++中心点初始...
【机器学习】GMM与kmeans
littlemichelle
04-07 514
高斯混合模型和K-means的区别和联系 参考： 高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解（很详细啦）
GMM与KMeans的关系
qq_39638957的博客
03-22 2413
首先考虑EM算法求解GMM的E步： GMM中，当协方差矩阵的对角线元素固定为无限接近0（代表着不确定性越来越小，无限接近确定）时，的作用将消失，因为这一项将为0或者1。所以将会变为确定的0或者1，也就是说没有了概率，成为了确定类别。 那么这个类别是怎么确定出来的呢？ 的表达式是下面这个式子 而这个概率分布，在协方差矩阵为对角阵时，正比于欧氏距离。（各个方向具有相同重...
EM算法、GMM与k-means：挖掘概率模型中的聚类与参数估计
本篇文章主要探讨了EM算法、GMM（高斯混合模型）和k-means聚类算法之间的联系，以及它们在处理概率模型中的应用。作者熊志伟分享的内容涵盖了以下几个核心知识点： 1. **最大似然估计与EM算法**： - EM算法是一种...
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