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Day 685：机器学习笔记（14）

Day 685：机器学习笔记（14）

作者: kafkaliu | 来源:发表于2018-12-12 22:12 被阅读5次

GMM

KMeans和谱聚类是将一堆数据分成不同类别，每个类别中的数据是受周围数据的影响。

反过来的思路是，数据本来各自有归属，但是混杂到一起，现在需要将他们按原本的归属区分开。

不需要太多信息，比如说告诉算法分了几片，每片的形状如何，核心在哪里，然后算法推断出属于哪一类别。

每个类别都对应一个概率分布，有一个概率分布函数。

GMM意思是说这些概率分布函数为高斯分布。高斯分布是一种常见的概率分布。

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