71、数据聚类方法与神经网络深度聚类技术解析

数据聚类方法与神经网络深度聚类技术解析

1. 潜在变量模型用于聚类

潜在变量模型是完全基于统计的方法，允许在较长的变量空间上的可控联合分布中存在相对复杂的分布。潜在变量主要用于降维、因子分析和数据分析。以下是几种潜在变量模型：
- 混合分布 ：用于估计基础密度函数，它为使用更简单的参数分布进行密度估计提供了总体框架。期望最大化（EM）过程是其中一种混合分布模型，通过最大化对数似然来进行估计。
- 因子分析（FA） ：是一种用于滤波和降维等组合操作的密度估计模型。与其他现有的降维模型相比，因子分析在传统设置中使用固定方差的高斯噪声模型。
- 盲信号分离 ：从各种输入信号中识别和分离自主源信号，PCA和ICA是在各种多维数据处理中广泛使用的两种盲信号分离模型。

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模型名称	用途	特点
混合分布	估计基础密度函数	提供密度估计总体框架，用EM过程估计
因子分析	滤波和降维	使用固定方差高斯噪声模型
盲信号分离	分离自主源信号	PCA和ICA广泛应用