机器学习方法篇-模型聚类法

导语

前面已经讲完三种聚类方法，剩下的模型聚类法，主要分为基于概率模型聚类和基于神经网络模型聚类两种。

其中基于概率模型的聚类方法较为流行。而在概率模型聚类法中，最典型、也最常用的就是高斯混合模型GMM了。那么，GMM是什么，又是如何聚类的？

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GMM聚类

高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Models），顾名思义由高斯模型组成，而高斯模型就是我们常说的正态分布，因此GMM可以理解为几个正态分布的叠加。

基于GMM的聚类，和K-means聚类有点相似，具体算法流程如下：

1>随机生成k个高斯分布作为初始的k个类别；

2>对每个样本数据点，计算其在各个高斯分布的概率；

3>对每个高斯分布，样本数据点得到的不同概率值作为权重，加权计算并更新其均值和方差；

4>重复以上步骤2和3，直到每一个高斯分布的均值和方差不再发生变化或已满足迭代次数。

以下展示了一维数据集的GMM聚类执行图例（图片源自互联网）。

如果样本数据集是多维情况，需要计算协方差把不同维度之间的关联性考虑进来。

GMM聚类和K-means一样，分类受到初始值影响较大。不过GMM聚类完的样本可以同时属于多个类别，这种聚类又称为软聚类。

其他的模型聚类法还有基于PageRank的软聚类法，和基于神经网络模型的SOM聚类法等，有兴趣的读者可自行查阅文献资料。

以上便是常见的模型聚类法GMM聚类的讲解，敬请期待下节内容。

结语

感谢各位的耐心阅读，后续文章于每周日奉上，欢迎大家关注小斗公众号对半独白！

每周一言

思考如脚印，

踩的越深走的越稳。