em算法高斯混合模型的相关内容

文章 2024-04-24 来自：开发者社区

R语言：EM算法和高斯混合模型聚类的实现

聚类原文链接：http://tecdat.cn/?p=3433 本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类。软件包数据我们将使用mclust软件包...

文章 2024-04-16 来自：开发者社区

R语言：EM算法和高斯混合模型的实现

本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类。软件包数据我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。 data(diabetes) summary(diabetes) ## class glucose ...

文章 2018-12-31 来自：开发者社区

05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM

04 EM算法 - EM算法收敛证明 __GMM__(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。 __GMM算法__描述的是数据的本身存在的一种分布，即样本特征属性的分布，和预测值Y无关。显然GMM算法是无监督的算法，常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。回到昨天...

文章 2017-11-13 来自：开发者社区

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法？引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。 ...

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更新时间 2024-04-25 16:40:30

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