4 聚类 - 高斯混合聚类

背景

协方差与相关系数
协方差描述两变量变化的相似度，相关系数除去了变量变化幅度的影响

• 高斯混合模型
  多个高斯分布混合得到的结果

• 高斯混合分析步骤

1. 初始化高斯分布, 设置均值与标准差, 通常可以取数据本身的平均值, 也可以使用k-means来进行分类。下图为随机设置

s1.png

2. 软聚类数据, 也成为期望步骤(E步骤)。计算每个点对每个高斯分布的隶属度

2.png

3. 重新估计数据, 也称为最大化步骤(M步骤)
   计算均值
   3.png

计算方差

3-1.png

4. 评估对数似然估计来检查收敛, 如果不收敛, 重复2~4步骤

   
   

sklearn 示例

from sklean import datasets, mixture
X = datasets.iris().data[:,10]
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components = 3)
gmm.fit()
clustering = gmm.predict(X)

优点

• 提供软聚类, 一个点可以属于多个聚类
• 聚类形状灵活，聚类可以包含聚类

缺点

• 初始化值敏感
• 可能会局部收敛
• 收敛速度慢

各聚类算法轮廓系数比较

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