个人总结：聚类 EM算法与高斯混合模型

最新推荐文章于 2024-07-14 08:21:19 发布
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#高斯混合模型 #EM算法 #聚类 #K-means #机器学习

本文介绍了高斯混合模型在聚类中的应用，假设数据由多个高斯分布组成，每个簇对应一个高斯分布。文章详细讲解了EM算法的原理，包括E步骤和M步骤，以及其在寻找最大似然估计时的作用。同时对比了高斯混合模型与K-means聚类的相似点和K-means的优势。

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前言

高斯分布，即正态分布，是一个很常见的分布，通常身高、分数等大致符合高斯分布。当研究各类数据时，假设同一类的数据符合高斯分布，也是简单自然的假设。所以在聚类时，我们希望将数据划分为一些簇时，可以假设不同簇中的样本各自服从不同的高斯分布，由此得到的聚类算法称为高斯混合模型。

高斯混合模型

假设数据可以看作多个高斯分布中生成出来的，每个分模型有自己的期望（均值）和方差，同时有一个权重，于是概率密度写成

举个例子，假设有两个分模型，用他们来生成数据，分模型的分布为和

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