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混合模型 聚类分析,高斯混合模型聚类个数确定

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混合 模型符合代表大群体观测结果的概率分布 。但高斯混合 模型)是指算法由多个高斯模型，高斯混合 模型(GMM高斯混合 模型(高斯混合模型)是指多个高斯分布函数的线性组合 ， 理论上，GMM可以拟合任何类型的分布 ， 这通常用于解决同一组中的数据 。

1、 聚类(Clusteringunsupervisedlelearning:训练样本的标记信息未知，目标是揭示训练样本的内在属性、结构和信息，为进一步的数据挖掘提供依据 。聚类(聚类)dimensionality reduction)outlier detection)推荐系统监督学习:用信息标记训练样本 。利用已有的训练样本信息学习数据的规律，预测未知的新样本标签回归分析(回归)分类聚类:物以类聚 。

2、高斯 混合 模型(GMM【混合模型 聚类分析,高斯混合模型聚类个数确定】Gaussian混合模型(高斯混合模型)是指多个高斯分布函数的线性组合 。理论上，GMM可以拟合任何类型的分布，通常用于解决同一集合中的数据包含多个不同分布的情况(或者是参数不同的同类型分布，或者是不同类型的分布，如图1所示，图中的点明显分为两个聚类 。这两个聚类中的点是由两个不同的正态分布随机生成的 。

图1中的椭圆是具有两倍标准差的正态分布椭圆 。这显然是不合理的，毕竟肉眼认为它们应该分为两类 。这个时候你可以用GMM！如图2所示，平面上数据的空间分布与图1相同 。此时用两个二维高斯分布来描述图2中的数据，分别表示为n (μ 1，σ 1)和n (μ 2，σ 2) 。图中的两个椭圆是这两个高斯分布的两个标准差椭圆 。可以看出，用两个二维高斯分布来描述图中的数据显然更合理 。

3、[译]高斯 混合 模型---python教程本文翻译自上一节讨论的k means聚类模型，很容易理解，但其简单性导致了其应用中的实际挑战 。具体来说，kmeans的非概率特性和简单计算点与类中心的欧氏距离会导致其在很多真实场景中表现不佳 。本节我们将讨论高斯混合模型(GMMS)，它可以看作是kmeans的扩展，是一个强有力的估计工具，而不仅仅是聚类 。

如前一节所示，给定简单且容易分类的数据，kmeans可以找到合适的聚类 result 。例如，假设我们有一些简单的数据点 ， kmeans算法可以以某种方式快速地将它们划分为聚类 ， 这与我们肉眼分辨的结果非常接近:从直观的角度来看，我可能会期望在分配聚类，某些点比其他点更确定:例如，中间的两个 。

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