GMM(Gaussian mixture model, 高斯混合模型)_GMM

GMM全稱是Gaussian mixture model (高斯混合模型)。與k-means演算法類似,GMM也是一種常見的聚類演算法,它與k-means區別主要在於,GMM是一種“軟聚類”演算法,通過它我們可以得到每個樣本屬於每個中心點的機率。正是因為它的這種性質,GMM在映像分割和語音處理中都有著廣泛的應用。 對N個樣本資料執行k-means可以得到K個中心點,而對其執行GMM之後將會得到K個高斯分布。使用公式1表示一個高斯分布,其中 θ 表示一個與 ϕ(x∣θ) 相關的位置參數(

資料分析 第六篇:聚類的評估(簇數確定和輪廓係數)和可視化

在實際的聚類應用中,通常使用k-均值和k-中心化演算法來進行群集,這兩種演算法都需要輸入簇數,為了保證聚類的品質,應該首先確定最佳的簇數,並使用輪廓係數來評估聚類的結果。一,k-均值法確定最佳的簇數通常情況下,使用肘方法(elbow)以確定聚類的最佳的簇數,肘方法之所以是有效,是基於以下觀察:增加簇數有助於降低每個簇的簇內方差之和,給定k>0,計算簇內方差和var(k),繪製var關於k的曲線,曲線的第一個(或最顯著的)拐點暗示正確的簇數。1,使用sjc.elbow()Function

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