一、高斯混合模型

  • 软分类算法,即对每一个样本,计算其属于各个分布的概率,概率值最大的就是这个样本所属的分类。
  • 对于训练样本的分布,看成为多个高斯分布加权得到的。其中每个高斯分布即为某一特定的类。
  • 高斯混合模型和高斯判别分析非常像,唯一的区别就是在高斯混合模型中,每个样本所属的类别标签是未知的。
  • 为了计算每个样本属于各个分布的概率Z,对每个高斯分布的参数进行初始化,然后以此计算概率Z,再根据Z来对所有参数进行优化,直到收敛。

二、EM算法

1、Jensen不等式

  • 若二阶导数的不等号方向逆转(f(x)为凹函数),则不等式的不等号方向逆转。
  • 严格凸函数:非正式得定义,曲线中不能包含直线部分,

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