gmm聚类python_GMM-实现聚类的代码示例

Matlab 代码：

% GMM code

function varargout = gmm(X, K_or_centroids)

% input X:N-by-D data matrix

% input K_or_centroids: K-by-D centroids

% 阈值

threshold = 1e-15;

% 读取数据维度

[N, D] = size(X);

% 判断输入质心是否为标量

if isscalar(K_or_centroids)

% 是标量，随机选取K个质心

K = K_or_centroids;

rnpm = randperm(N); % 打乱的N个序列

centroids = X(rnpm(:K), :);

else % 矩阵，给出每一类的初始化

K = size(K_or_centroids, );

centroids = K_or_centroids;

end

% 定义模型初值

[pMiu pPi pSigma] = init_params();

Lprev = -inf;

while true

% E-step,估算出概率值

% Px: N-by-K

Px = calc_prob();

% pGamma新的值,样本点所占的权重

% pPi:-by-K pGamma:N-by-K

pGamma = Px ./ repmat(pPi, N, );

% 对pGamma的每一行进行求和,sum(x,):每一行求和

pGamma = pGamma ./ repmat(sum(pGamma, ) , , K);

% M-step

% 每一个组件给予新的值

Nk = sum(pGamma,);