K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！
1. 聚類演算法都是無監督學習嗎?
什麼是聚類演算法？聚類是一種機器學習技術，它涉及到資料點的分組。給定一組資料點，我們可以使用聚類演算法將每個資料點劃分為一個特定的組。理論上，同一組中的資料點應該具有相似的屬性和/或特徵，而不同組中的資料點應該具有高度不同的屬性和/或特徵。聚類是一種無監督學習的方法，是許多領域中常用的統計資料分析技術。
常用的演算法包括K-MEANS、高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）、自組織對映神經網路（Self-Organizing Map，SOM）
2. k-means(k均值)演算法
2.1 演算法過程
K-均值是最普及的聚類演算法，演算法接受一個未標記的資料集，然後將資料聚類成不同的組。
K-均值是一個迭代演算法，假設我們想要將資料聚類成 n 個組，其方法為:
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EM演算法及GMM(高斯混合模型）的詳解
一、預備知識 1.1、協方差矩陣 在高維計算協方差的時候，分母是n-1，而不是n。協方差矩陣的大小與維度相同。 1.2、黑塞矩陣 1.3、正定矩陣 二、高斯混合模型 點模式的分析中，一般會考察如下五種內容
CS229 Machine Learning學習筆記:Note 7(K-means聚類、高斯混合模型、EM算法)
learn 不同的 inf ear 公式 course splay alt spa K-means聚類 ng在coursera的機器學習課上已經講過K-means聚類，這裏不再贅述 高斯混合模型 問題描述 聚類問題：給定訓練集\(\{x^{(1)},\cdots,x^{(m
【機器學習】機器學習（十二、十三）：K-means演算法、高斯混合模型
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高斯混合模型聚類演算法和K-Means聚類演算法
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聚類演算法（四）、基於高斯混合分佈 GMM 的聚類方法（補充閱讀）
基於高斯混合分佈的聚類，我看了很多資料，，寫的千篇一律，一律到讓人看不明白。直到認真看了幾遍周志華寫的，每看一遍，都對 GMM 聚類有一個進一步的認識。所以，如果你想了解這一塊，別看亂七八糟的部落格了，直接去看周志華的《機器學習》 P206頁。 下面是我額外看的
網格缺陷檢測（高斯混合模型GMM）
*此示例程式向您展示如何使用GMM分類器進行新穎性檢測以執行Web檢查任務。 要進行新奇檢測， *計算屬於單個訓練類的所有畫素，然後進行計算從分類ROI中減去以提取錯誤畫素。 對於網路檢查任務，GMM因此可用於檢測紋理與訓練好的物體的紋理不對應。 &nb
高斯混合模型(GMM Gaussian Mixture Model)
高斯混合模型是一種業界廣泛使用的聚類演算法，該方法使用了高斯分佈作為引數模型，並使用了期望最大演算法（EM）進行訓練。 什麼是高斯分佈 高斯分佈有時也被稱作正態分佈，是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面都有著重大的影響。 若隨機變數X服從一個數學
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）
先從簡單的離散型隨機變數看起 離散型隨機變數P{X=ak}=pk,k=1,2,3,...,n 其中：∑i=1npi=1 那麼它的期望值是：E(X)=∑kakpk 以上都是中學數學知識，那麼到了高等數學的概率論與數理統計這門課才開始討論連續隨機變數的情況。
05 EM演算法 - 高斯混合模型 - GMM
04 EM演算法 - EM演算法收斂證明 __GMM__(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指該演算法由多個高斯模型線性疊加混合而成。每個高斯模型稱之為component。 __GMM演算法__描述的是資料的本身存在的一種分佈，即樣本特徵屬性的分佈，和預測值Y無關。顯然G
Spark2.0機器學習系列之10： 聚類(高斯混合模型 GMM）
在Spark2.0版本中（不是基於RDD API的MLlib），共有四種聚類方法： （1）K-means （2）Latent Dirichlet allocation (LDA) （3）Bisecting k-m
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機器學習讀書筆記（高斯混合模型GMM與EM）（改）
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[R][原始碼]EM演算法實現基於高斯混合模型（GMM）的聚類
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使用概率模型的原因 k均值等價於假設了球對稱形狀的聚類。使用帶權歐式距離，仍然假設了軸對齊的橢球。沒有考慮聚類的形狀。 促使概率模型的原因：混合模型 提供觀測點到聚類的軟分配soft assig