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机器学习-EM算法机器推广基于GaussianMixture函数对样本进行聚类-python实现
文章目录 1. EM算法概述2. 原理及数学表达3. 代码实现4. 总结 1. EM算法概述 EM (Expectation Maximization) 算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maximizati
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【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类:高斯聚类GaussianMixture
无监督学习: 【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类:Kmeans聚类算法及聚类效果评估 【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类:Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN 【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类:7种异常和新颖性检测方式 高斯混合模型,是一种生成模型,不但可以进行聚类,因为掌握了每一类的概率模型,还可以进行每一类新实例的生成。、
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kmeans,学习向量量化lvq,高斯聚类函数GaussianMixture的python实现
文章目录 一、介绍1、概念介绍(1)数据集(2)实验内容(3)kmeans算法(4)学习向量量化lvq算法(5)高斯聚类函数算法(6)acc精度计算(7)标准互信息计算 2、函数介绍 二、模型函数(1)导包(2)手写kmeans函数(3)手写学习向量量化lvq函数(4)手写高斯聚类函数(5)标准互信息计算(6)匈牙利算法做标签映射(7)精度计算 三、手写函数进行聚类四、sklearn官方函数
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