混合高斯分布聚类的EM算法

资 源 简 介

混合高斯分布聚类的EM算法

详 情 说 明

混合高斯分布（GMM）是一种强大的概率模型，常用于对复杂数据进行聚类分析。它将数据视为由多个高斯分布组合而成，每个分布代表一个潜在的类别。

EM算法的作用 EM（期望最大化）算法是估计GMM参数的核心方法，通过迭代方式解决隐变量问题。其核心分为两步： E步（期望）：基于当前参数计算每个数据点属于各高斯分布的后验概率，即"软分配"。 M步（最大化）：根据E步的分配结果，更新高斯分布的均值、协方差和混合权重参数。

关键优势 能处理重叠集群，给出概率化分类结果 通过协方差矩阵自动适应不同形状的簇 对初始值敏感但通常能收敛到局部最优

应用场景 适用于图像分割、语音识别等领域，尤其当数据分布呈现多模态特性时。实际使用时需注意选择适当的高斯组件数量以避免过拟合。