机器学习（四十九）：高斯混合模型

发布时间：2023年12月18日

补充一个聚类算法：高斯混合模型

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假设有一组需要根据它们的相似性分组到几个部分或簇中的数据点。在机器学习中，这被称为聚类。有几种可用的聚类方法：

  • K均值聚类
  • 分层聚类
  • 高斯混合模型

在这篇文章中，我们将讨论高斯混合模型。

文章目录

正态或高斯分布

在现实生活中，许多数据集可以用高斯分布（单变量或多变量）进行建模。因此，假设群集来自不同的高斯分布是非常自然和直观的。换句话说，它试图将数据集建模为几个高斯分布的混合。这是这个模型的核心思想。
在一维中，高斯分布的概率密度函数如下：
’

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46211269/article/details/134082721
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