K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

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K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法?聚类是一种机器学习技术,它涉及到数据点的分组.给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组.理论上,同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征,而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征.聚类是一种无监督学习的方法,是许多领域中常用的统计数据分析技术. 常用的算法包括K-MEANS.高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM).自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM)…

GMM高斯混合模型学习笔记（EM算法求解）

提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一些非常有用的性质.所以高斯混合模型被广泛地使用. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…

opencv::GMM(高斯混合模型)

GMM方法概述:基于高斯混合模型期望最大化. 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 初始化初始化EM模型: Ptr<EM> em_model = EM::create(); em_model->setClustersNumber(numCluster); em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_SPHERICAL); em_model->setTermCriteria(TermCriteria(Te…

GMM高斯混合模型学习（2）

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaHpxMjAwODExMjExMDc=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> (图片from http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html) 假设x是二维的,那么上述公式为: =cov(…

EM算法和高斯混合模型GMM介绍

EM算法 EM算法主要用于求概率密度函数参数的最大似然估计,将问题$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$转换为更加易于计算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i}, \theta_{2} | \theta_{1}\right)$,其中$\theta_2$可以取任意的先验分布$q(\theta_2)$.EM算法的推导过程如下:$$\begin{aligned…

高斯混合模型GMM与EM算法的Python实现

GMM与EM算法的Python实现高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高…

高斯混合模型（GMM） - 混合高斯回归（GMR）

http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型. 对图像背景建立高斯模型的原理及过程:图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次,也可以以为是图像灰度概率密度的估计.如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大,且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异,那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状,其中一个峰对应于目标,另一个峰对…