GMM算法的个人理解

GMM 聚类是采用概率的方法来对数据分类, 实践中每个聚类都可以用一个带参数的分布来表示，比如像高斯分布（连续的）和泊松分布（离散的）。所有的数据都是多个分布的混合。一般取线性的组合。系数就代表了点属于某个分布的概率。

如下图所示：

上图中一个灰色的圆形区域就代表一个高斯分布,通过考察每个点属于哪个区域的概率大小,从而对点进行划分.

算法运行方式；

1．先随机选择若赶个分布（取决于聚类数目）

2．然后分别对每个点计算对与各个类的概率，把它分配给概率比较大的那个类。(bayes公式啊)

解决GMM 问题时所有的资料都会提到一个学习成绩的例子。这个也就是EM 算法。那个例子很好的解释了这个算法值得回味。其实kmeans fcm也是采用了这个EM 来解决问题的。具体回味下,都有一个假设值最大,然后不断叠代叠代. 不就是一个EM中的 E Step 和 M Step嘛.

现在就想到这么多,代码已经更新在前面了.有想到更多的再来更新.

这三个算法真的是很好的解释了叠代的好处跟强大.

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