二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。 3. 高斯混合模型(GMM) 3.1 GMM的思想 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是...
当多元高斯分布的方差相同时,且每个样本只能指定给一个类时(one-hot响应度,argmax),GMM退化成K-means算法。 importnumpy as npfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefromsklearn.clusterimportKMeans#创建数据,并可视化X, y = datasets.make_blobs(n_samples=...
K-Means&GMM聚类 考虑到K-Means聚类和GMM聚类,基本思想一致,把K-Means聚类和GMM归到一起来说明。 K-Means K-Means聚类,又称K均值聚类,基于点和点的相似度来计算最佳类别归属。 算法流程: 选取K个初始聚类中心。 计算每个点和这K个点的距离,按最小距离的原则,把点划分到不同的K个聚类中去。 使用每个聚类的...
正如前面提到的,可以将 GMM 称为 概率的KMeans,这是因为 KMeans 和 GMM 的起点和训练过程是相同的。但是,KMeans 使用基于距离的方法,而 GMM 使用概率方法。GMM 中有一个主要假设:数据集由多个高斯分布组成,换句话说,GMM 模型可以看作是由 K 个单高斯模型组合而成的...
一、K-Means K-Means是GMM的特例(硬聚类,基于原型的聚类)。假设多元高斯分布的协方差为0,方差相同。 K-Means算法思想 对于给定的样本集,按照样本间的距离,将样本集划分为K个簇。 簇内的点尽量紧密连接,而簇间的距离尽量的大。 本质上是个组合优化问题, 类似于将N个球分配到K个箱子。
算法可能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。 二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇数达到用户指定的k为止,此时可以达到的全局最优。
在本文中,我们将根据上面的内容来介绍 KMeans 的一个替代方案之一,高斯混合模型。 从概念上解释:高斯混合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,它是一个将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。 高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 ...
Kmeans算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。
k-means聚类边界总是线性的,当簇中心点呈现出非线性的复杂形状时,算法会失效。 (5)当数据量很大时,k-means会很慢 由于k-means每次迭代都要获取所有数据点,因此随着数据量的增加,算法会越来越慢。 解决办法时采用一种批处理方式,每次更新一个数据子集簇的中心点,在sklearn.cluster.MiniBatchKMeans中实现。
高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如: 它假设簇是球形的并且大小相同,这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是...