MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

以下为GMM聚类程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date',parse_dates=True) print(data.head()) data.plot() plt.show() data.resample('w').sum().plot()#以周为时间统计 data.resample('D').s

1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类,  DBSCAN聚类 , GMM聚类  对应代码: # kme

原地址: GMM与K-means聚类效果实战 备注 分析软件:python 数据已经分享在百度云:客户年消费数据 密码:lehv 该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额,共有440个样本 正文 一.数据探索和预处理 1.读取数据 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\user\Desktop\客户年消费数据.xlsx') 2.缺失检查 print('各字段缺失情况:\n', data.

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gauss

1.GMM(guassian mixture model) 混合高斯模型,顾名思义,就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况.理论上来说,高斯分量越多,极值点越多,混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数,刻画模型越精确,需要的训练数据也就越多. 2.GMM 模型初始化: 即模型参数的初始化,一般采用kmeans或者LBG算法. 模型初始化值对模型后期的收敛有极大影响,特别是训练模型的数据太少或者不充分时,现象尤其突出,会造成模型不收敛,甚至训练参数出现NAN. 解决办法:1.一方面

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明. 本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成.每一个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率

mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的更符合国人的习惯,应该是mean of shift,也就是平均偏移量,或者偏移均值向量.在明确了含义之后,就可以开始如下的具体讲解了. <img src="https://pic1.zhimg.com/50/v2-b5f01fcdfc7b8503

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 之前介绍过K 均值算法,它是一种聚类算法.今天介绍EM 算法,它也是聚类算法,但比K 均值算法更加灵活强大. EM 的全称为 Expectation Maximization,中文为期望最大化算法,它是一个不断观察和调整的过程. 1,和面过程 我们先来看一下和面的过程. 通常情况下,如果你事先不知道面与水的比例,和面过程可能是下面这样: 先放入一些面和水. 将面团揉拌均匀. 观察面团的稀稠程度:如果面团比较

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

打开prml and mlapp发现这部分目录编排有点小不同,但神奇的是章节序号竟然都为“十二”. prml:pca --> ppca --> fa mlapp:fa --> pca --> ppca 这背后又有怎样的隐情?不可告人的秘密又会隐藏多久? 基于先来后到原则,走prml路线. 首先,这部分内容,尤其是pca,都是老掉牙且稳定的技术,既然是统计机器学习,这次的目的就是借概率图来缕一遍思路,以及模型间的内在联系. 我们要建立的是一套完整的知识体系,而非“拿来一用,用完就扔”

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

卷 TOSHIBA EXT 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 AE86-8E8DF:.│ python就业班-淘宝-目录.txt│ ├─01 网络编程│ ├─01-基本概念│ │ 01-网络通信概述.flv│ │ 02-IP地址.flv│ │ 03-Linux.windows查看网卡信息.flv│ │ 04-ip地址的分类-ipv4和ipv6介绍.flv│ │ 05-(重点)端口.mp4│ │ 06-端口分类:知名端口.动态端口.flv│ │ 07-socket介绍.mp4│ │ │ ├─02

卷 TOSHIBA EXT 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 AE86-8E8DF:.│ python课件-淘宝-目录.txt│ ├─01python核心编程阶段-linux基础(│ linux_html.rar│ vi_markdown.zip│ ├─02python核心编程阶段-python基础│ ├─代码│ │ 01_Python基础.zip│ │ 02_分支.zip│ │ 03_循环_01_基础.zip│ │ 03_循环_02_完整.zip│ │ 04_函数.zip│ │ 05_高级数

把这n个{试验结果来自B的概率}求和得到期望,平均后,得到B出正面的似然估计,同理有p和q. 重复迭代,直到收敛为止 http://blog.csdn.net/junnan321/article/details/8483343/ http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 http://www.hankcs.com/ml/em-algorithm-and-its-generalization.html http://www.cnblo

http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark/ 厦大数据库实验室博客 总结.分享.收获 实验室主页 首页 大数据 数据库 数据挖掘 其他 子雨大数据之Spark入门教程  林子雨老师 2016年10月30日 (updated: 2017年5月28日) 37020 [版权声明]博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权,未经允许,请勿转载!版权所有,侵权必究! Spark最初诞生于美国加州大学伯克利分校(UC Berkeley)的AMP实验室,是一个可应用于大规模数据处理的快速

一.简介 EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法. 我们先看一个简单的场景:假设你炒了一份菜,想要把它平均分到两个碟子里,该怎么分? 很少有人用称对菜进行称重,再计算一半的分量进行平分.大部分人的方法是先分一部分到碟子 A 中,然后再把剩余的分到碟子 B 中,再来观察碟子 A 和 B 里的菜是否一样多,哪个多就匀一些到少的那个碟子里,然后再观察碟子 A 和 B 里的是否一样多--整个过程一直重复下去,直到份量不发生变化为止. 你能从这个

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'