GMM和K-means直观对比

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本文深入对比了GMM(高斯混合模型)与K-means两种聚类算法的步骤,阐述了两者在计算过程中的相似性与区别。GMM通过计算数据对各高斯分量的响应度来迭代优化模型参数,而K-means则通过计算距离来划分数据类别并更新质心位置。

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GMM和K-means直观对比

最后我们比较GMM和K-means两个算法的步骤。

GMM：

  • 先计算所有数据对每个分模型的响应度
  • 根据响应度计算每个分模型的参数
  • 迭代

K-means：

  • 先计算所有数据对于K个点的距离，取距离最近的点作为自己所属于的类
  • 根据上一步的类别划分更新点的位置（点的位置就可以看做是模型参数）
  • 迭代

可以看出GMM和K-means还是有很大的相同点的。GMM中数据对高斯分量的响应度就相当于K-means中的距离计算，GMM中的根据响应度计算高斯分量参数就相当于K-means中计算分类点的位置。然后它们都通过不断迭代达到最优。不同的是：GMM模型给出的是每一个观测点由哪个高斯分量生成的概率，而K-means直接给出一个观测点属于哪一类。

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K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！
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