转自：http://sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1000539 1.概念 硬聚类就是把数据确切地分到某一类中，比如K-Means。 硬就是说“强硬”，是属于A类就是A类，不会跑到B类。 软聚类就是把数据以一定的概率分到各类中，比如高斯混合模型(GMM ...
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2020-12-19 13:23:07
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卡尔迪（Kaldi）在2009年约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）研讨会上的存在开始变得笨拙，该研讨会的标题为“开发成本低，新语言和新领域的高质量语音识别”（请参阅致谢）。 该项目的重点是基于子空间高斯混合模型（SGMM）的建模以及对词典学习的一些研究。现在开始在 ...
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2020-12-18 12:22:28
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k-means应该是原来级别的聚类方法了，这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM ...
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2020-05-14 19:24:26
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1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布 image.png 上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。 2. 引入混合高斯分 这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以 ...
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2020-04-08 11:51:36
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参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html 1、高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似 ...
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2020-03-21 19:44:53
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什么是高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）认为，一个数据分布可以有几个高斯分布组合而成。 参考博客：| "知乎" | 高斯混合模型聚类 对于一个多类别数据集合，所有类别各自的数据分布的组合就是整体数据分布。这非常符合高斯混合模型理论。我们可以用一个生活化一点的例子来说明高斯混合模型聚类。假设有一堆颜 ...
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2020-02-28 23:04:31
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高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model， GMM） 是一种常见的聚类算法，与K均值算 ...
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2020-02-20 18:38:49
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讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用。 大纲： 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简 ...
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2019-12-21 18:25:07
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用极大似然来求解参数, 求导很有技巧,之前跟之前LDA相似, 还得用拉格朗日乘子求条件极值 ...
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2019-12-21 09:20:17
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假设每个簇的数据都符合高斯分布，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果 用多个高斯分布函数的线性组合来对数据分布进行拟合 生成式模型 核心思想 每个单独的分模型都是标准高斯模型，其均值$\mu_i$和方差$\sum_i$是待估计的参数。此外，每个分模型还有一个权重参数$\pi_i$。 ...
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2019-11-24 15:26:38
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