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高斯聚类

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

      所谓混合高斯模型就是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计的模型是几个高斯模型加权之和(具体是几个要在模型训练前建立好)。每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster)。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。用GMM的优点是投影后样本点不是得到一个确定的分类标记,而是得到每个类的概率,这是一个重要信息。GMM每一步迭代的计算量比较大,大于k-means。GMM的求解办法基于EM算法,因此有可能陷入局部极值,这和初始值的选取十分相关了。GMM不仅可以用在聚类上,也可以用在概率密度估计上。

文 件 列 表

高斯聚类
0125.jpg
0183.jpg
gmm.m
gmm.py
README.md
testGMM.m
testSet.txt

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