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機器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實例（2）
2017-03-18
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機器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實例（2）

我們在上一篇文章中介紹了EM算法的基本原理，如果讀者對此不甚了解，建議參閱

機器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實例（1）

4. 高斯混合模型

高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）可以看成是EM算法的一種現(xiàn)實應(yīng)用。利用這個模型可以解決聚類分析、機器視覺等領(lǐng)域中的許多實際問題。

4.1 模型推導(dǎo)

在討論EM算法時，我們并未指定樣本來自于何種分布。實際應(yīng)用中，常常假定樣本是來自正態(tài)分布之總體的。也就是說，在進行聚類分析時，認(rèn)為所有樣本都來自具有不同參數(shù)控制的數(shù)個正態(tài)總體。例如前面討論的男性女性身高問題，我們就可以假定樣本數(shù)據(jù)是來自如圖13-5所示的一個雙正態(tài)分布混合模型。這便有了接下來要討論的高斯混合模型。

4.2 應(yīng)用實例

軟件包mclust提供了利用高斯混合模型對數(shù)據(jù)進行聚類分析的方法。其中函數(shù)Mclust()是進行EM聚類的核心函數(shù)，它的基本調(diào)用格式為


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