如何从GMM迭代中给出集群的标签？
如何从GMM迭代中给出集群的标签？
提问于 2014-10-16 12:58:58
我从理解高斯混合模型的概念上读到了GMM的概念。这对我很有帮助。我也为fisheriris实现了GMM，但我没有使用fitgmdist函数，因为我没有它。所以我使用了来自http://chrisjmccormick.wordpress.com/2014/08/04/gaussian-mixture-models-tutorial-and-matlab-code/的代码。
当我读到理解高斯混合模型的概念时，Amro可以用它的标签来绘制结果，即setosa、virginica和versicolor。他是怎么做到的？经过几次迭代后，我只得到了mu、Sigma和体重。根本没有标签。我想将标签(setosa、virginica和versicolor)放到GMM迭代中的混合模型中。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2014-10-18 09:08:46
在这个情节中有两套“标签”：
- 一个是Fisher Iris数据集的“真”标签(包含每个实例的类的
species变量：setoas、versicolor或virginica)。通常，您不会在真正的数据集中拥有这些数据集(毕竟，集群的目标是在数据中发现这些组，您事先并不知道)。我只是在这里使用它们来了解EM聚类对实际事实执行得有多好(散点点根据类进行颜色编码)。 - 另一组标签是我们使用GMM发现的集群。基本上，我构建了一个包含整个数据域的50x50二维点网格，然后通过计算后验概率并选择具有最高似然度的分量，为每个点分配一个集群。我用背景色展示了这些星系团。作为一个很好的结果，我们可以看到簇之间的判别式决策边界。
您可以看到左边的点簇被很好地分开了(并且与setosa类完全匹配)。当右方的点在两个匹配的类中被分开时，尽管有实例“错误分类”(如果你愿意的话)(在边界的错误一侧的一些绿色点)。
通常，在一个真实的环境中，您将没有那些实际的类来与之进行比较，因此无法判断集群有多“准确”(聚类性能评价还有其他度量标准)。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/26405107
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