GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl

原地址: GMM与K-means聚类效果实战 备注 分析软件:python 数据已经分享在百度云:客户年消费数据 密码:lehv 该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额,共有440个样本 正文 一.数据探索和预处理 1.读取数据 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\user\Desktop\客户年消费数据.xlsx') 2.缺失检查 print('各字段缺失情况:\n', data.

机器学习算法-GMM和EM算法 目录 机器学习算法-GMM和EM算法 1. GMM模型 2. GMM模型参数求解 2.1 参数的求解 2.2 参数和的求解 3. GMM算法的实现 3.1 gmm类的定义和实现 3.2 测试 4. EM算法 1. GMM模型 ​ 聚类问题是一个经典的无监督任务,其目标是将 \(N\) 个 \(D\) 维数据 \(\{\bf{x}_i\}_{i=1}^N\) 分成\(K\)个簇,使得每个簇中的样本尽可能相似.GMM算法对数据分布做了一些假设: 第\(k\)个簇数据点

[python 译] 基于面向对象的分析和设计 // */ // ]]>   [python 译] 基于面向对象的分析和设计 Table of Contents 1 原文地址 2 引言 2.1 译者 2.2 作者 3 The Analysis of the Simple Game Engine 3.1 Write or Draw About the Problem 3.2 Extract Key Concepts and Research Them 3.3 Create a Class Hier

python中基于descriptor的一些概念(上) 1. 前言 2. 新式类与经典类 2.1 内置的object对象 2.2 类的方法 2.2.1 静态方法 2.2.2 类方法 2.3 新式类(new-style class) 2.3.1 __init__方法 2.3.2 __new__静态方法 2.4. 新式类的实例 2.4.1 Property 2.4.2 __slots__属性 2.4.3 __getattribute__方法 2.4.4 实例的方法 2.5 新的对象模型 2.5.1

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

python实现基于CGI的Web应用 本文用一个“网上书店”的web应用示例,简要介绍如何用Python实现基于CGI标准的Web应用,介绍python的cgi模块.cigtb模块对编写CGI脚本提供的支持.   CGI简介 CGI  Common Gateway Interface (通用网关接口),是一个Internet标准,允许Web服务器运行一个服务器端程序,称为CGI脚本.一般的,CGI脚本都放在一个名为cgi-bin的特殊文件夹内,这样web服务器就知道到哪里查找cgi脚本.  

@python中基于descriptor的一些概念(上) python中基于descriptor的一些概念(上) 1. 前言 2. 新式类与经典类 2.1 内置的object对象 2.2 类的方法 2.2.1 静态方法 2.2.2 类方法 2.3 新式类(new-style class) 2.3.1 __init__方法 2.3.2 __new__静态方法 2.4. 新式类的实例 2.4.1 Property 2.4.2 __slots__属性 2.4.3 __getattribute__方法

@python中基于descriptor的一些概念(下) 3. Descriptor介绍 3.1 Descriptor代码示例 3.2 定义 3.3 Descriptor Protocol(协议) 3.4 Descriptor调用方法 4. 基于Descriptor实现的功能 4.1 property 4.2 函数和方法,绑定与非绑定 4.3 super 5. 结尾 3. Descriptor介绍 3.1 Descriptor代码示例 class RevealAccess(object):   

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明

用Python实现基于Hadoop Stream的mapreduce任务 因为Hadoop Stream的存在,使得任何支持读写标准数据流的编程语言实现map和reduce操作成为了可能. 为了方便测试map代码和reduce代码,下面给出一个Linux环境下的shell 命令: cat inputFileName | python map.py | sort | python map.py > outputFileName 可以轻松的在没有hadoop 环境的机器上进行测试. 下面介绍,在Ha

1.DBSCAN介绍 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法. 该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 基于密度这点有什么好处呢,我们知道kmeans聚类算法只能处理球形的簇,也就是一个聚成实心的团(这是因为算法本身计算平均距离的局限).但往往现实中还会有各种形状,比

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中

python实现基于两张图片生成圆角图标效果的方法 这篇文章主要介绍了python实现基于两张图片生成圆角图标效果的方法,实例分析了Python使用pil模块进行图片处理的技巧,分享给大家供大家参考.具体分析如下: 使用pil的蒙版功能,将原图片和圆角图片进行叠加,并将圆角图片作为mask,生成新的圆角图片      from PIL import Image flower = Image.open('flower.png') border = Image.open('border.png')

GMM,即高斯混合模型(Gaussian Mixture Model),简单地讲,就是将多个高斯模型混合起来,作为一个新的模型,这样就可以综合运用多模型的表达能力.EM,指的是均值最大化算法(expectation-maximization),它是一种估计模型参数的策略,在 GMM 这类算法中应用广泛,因此,有时候人们又喜欢把 GMM 这类可以用 EM 算法求解的模型称为 EM 算法家族. 这篇文章会简单提一下 GMM 模型的内容,最主要的,还是讲一下 EM 算法如何应用到 GMM 模型的参数估

    写在前面的话:由于spark2.0.0之后ML中才包括LDA,GaussianMixture 模型,这里k-means用的是ML模块做测试,LDA,GaussianMixture 则用的是MLlib模块 数据资料下载网站,大力推荐!!! http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=clu&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=nameU

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gauss

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明. 本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成.每一个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率