【机器学习算法模型】聚类算法——EM

最新推荐文章于 2025-01-17 22:00:26 发布
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#机器学习 #算法

本文深入探讨了机器学习中常用的聚类算法之一：EM算法。通过解析其工作原理、迭代过程及应用场景，帮助读者理解如何利用EM算法进行数据聚类。

【机器学习算法模型】聚类算法——EM

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华
3.《数据挖掘: 概念与技术》——范明、孟小峰译

聚类算法：高斯混合模型与EM算法
kkchenjj的博客
07-14 1399
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。
白话机器学习算法理论+实战之EM聚类
Miracle8070
02-14 3736
1. 写在前面 如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法： 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等 无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等 为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机...
EM 聚类（Expectation Maximization，最大期望算法）
光尘的博客
01-14 1438
EM 算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型），或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。而 HMM 用到了马尔可夫过程，在这个过程中，通过状态转移矩阵来计算状态转移的概率。HMM 在自然语言处理和语音识别领域中有广泛的应用。 在 EM 这个框架中，E 步骤相当于是通过初始化的参数来估计隐含变量。M 步骤就是通过隐含变量反推来优化参数。最后通过 EM 步骤的迭代得到模型参数。 EM 有两个步骤，E
EM聚类算法(一)
qq_27792379的博客
02-17 6443
混合高斯和EM算法 针对于密度估计，这里我们讨论EM(Expectation-Maximization)算法。 通常我们会给定一个训练集{x(1),...,x(m)}\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}。因为要处理非监督问题，所以这些点没有给出所属类别。 我们通过联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i))p(z(i))p(x^{(i)},z^{(i)})=p(
EM聚类算法，详细介绍了数据挖掘中的EM算法
08-31
对EM聚类算法的介绍，详细介绍了EM算法的实现原理。
EM算法
weixin_30276935的博客
11-10 547
1.一般概念介绍 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Varia...
EM聚类算法
微信号：RunsenLiu
06-10 2673
EM聚类 EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。 EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数...
机器学习经典无监督算法——聚类K-Means算法
m0_69045813的博客
01-17 1617
机器学习无监督学习算法之K-Means
机器学习算法原理-聚类算法_V3.pdf
12-18
### 机器学习算法原理——聚类算法概览 #### 一、K-means聚类算法 **1.1 K-means聚类原理** K-means是一种常用的无监督学习方法，用于将一组未标记的数据集划分为K个不同的簇(cluster)，其中每个簇由簇内的数据点...
MATLAB实现基于EM算法的高斯混合模型聚类分析与参数估计系统
最新发布
10-22
此外，MATLAB提供了丰富的工具箱，如统计与机器学习工具箱，包含了大量高级函数，这些函数可以用来实现GMM聚类以及其他类型的算法。这使得基于EM算法的高斯混合模型聚类分析与参数估计系统更加高效和用户友好，同时...
matlab-EM聚类算法
06-06
这个算法非常容易掌握，比较好理解，用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。k和n是可变的。
机器学习算法模型（聚类算法）
weixin_47730081的博客
03-24 333
K均值聚类算法 EM算法策略---- （通俗的说就是先给出参数对隐变量进行估计，然后根据隐变量的估计得出结果，当得出的结果不再发生变化时即结束算法） 目标： 最小化平方误差E({μk}=∑k=1K∑i=1,zi=kN∣∣xi−μk∣∣2E(\{\mu_k\}=\sum_{k=1}^K\sum_{i=1,z_i=k}^N||x_i-\mu_k||^2E({μk​}=∑k=1K​∑i=1,zi​=kN​∣∣xi​−μk​∣∣2 输入：N个样本{x1,x2,...,xN}\{x_1,x_2,...,x_N\}{x
机器学习-聚类算法
We1ky的博客
04-14 1555
聚类分析所涉及到的所有方面 和 经典划分聚类：K-means算法及其在python中的运用实例；补充介绍的内容包括：sklearn.datasets numpy.ndarray sklearn.cluster matplotlib.pyplot.scatter
聚类之EM算法
lsxxx2011的专栏
11-11 920
定义：在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中（E步）寻找参数最大似然估计或者最大后验估计（M步）的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVar...
EM（期望最大化）聚类算法详解
热门推荐
lemonxiaoxiao的博客
09-28 1万+
参考：https://blog.youkuaiyun.com/eternity1118_/article/details/51516497 一、简介 之前介绍过K-Means聚类，尽管这个算法很常用，但可能会遇到像聚类重叠，或聚类的形状不是圆形等问题。今天来学习一个新的聚类算法，叫EM聚类，这个算法本质上来说跟K-Means很像，但比K-Means全面更深入的描述一个聚类，因为除了利用均值（质心），还有方差（为了得到椭圆聚类），以及权重（聚类的size）。 为了更好地学习EM，先来举个例子：假设我们从一所高.
聚类之EM
weixin_34254823的博客
05-22 431
Expectation–Maximization(EM)-最大期望算法 1、算法简介 最大期望算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(Latent variable)的概率参数模型的最大似然估计或者极大后验概率估计。 2、算法详解 假设知道了有A和B两个参数，但它们的值不确定，假设知道了A的值，可以直接求得B的值，反过来也是一样的，知道了B的值，可以求A的值。那么可以考虑对其中一个赋初值，另一...
em聚类算法 java,聚类算法 - EM
weixin_32476639的博客
03-12 292
一、算法简介EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的...
聚类模型-EM算法
myazi
09-17 1582
聚类模型 1、层次聚类 2、原型聚类-K-means 3、模型聚类-GMM 4、EM算法-LDA主题模型 5、密度聚类-DBSCAN 6、图聚类-谱聚类 四、EM算法 一、EM算法 ​ EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。EM算法每次迭代由两步组成，E步：假设隐变量和特征变量的联合分布P(x,z;θ)P(x,z;\theta)P(x...
深入研究EM算法在模型聚类中的应用
总结以上内容，EM算法的模型聚类的研究及应用是一个深刻探讨统计学与机器学习交叉领域的重要课题，其在数据分析与模式识别方面具有广泛的应用前景。通过对EM算法原理的深入理解及其在聚类任务中的实际应用，可以...
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