R语言:EM算法和高斯混合模型聚类的实现

简介: R语言:EM算法和高斯混合模型聚类的实现

聚类原文链接 :http://tecdat.cn/?p=3433


本文我们讨论期望最大化理论,应用和评估基于期望最大化的聚类。


软件包


数据


我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。

data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 10.0## Normal :76 1st Qu.: 90 1st Qu.: 352.0 1st Qu.:118.0## Overt :33 Median : 97 Median : 403.0 Median :156.0## Mean :122 Mean : 540.8 Mean :186.1## 3rd Qu.:112 3rd Qu.: 558.0 3rd Qu.:221.0## Max. :353 Max. :1568.0 Max. :748.0

期望最大化(EM)


期望最大化(EM)算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数,其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验(MAP)估计的迭代方法。期望最大化(EM)可能是无监督学习最常用的算法。


似然函数


似然函数找到给定数据的最佳模型。

点击标题查阅往期内容


【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类:R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享


01

02

03

04


期望最大化(EM)算法


假设我们翻转硬币并得到以下内容 - 0,1,1,0,0,1,1,0,0,1。我们可以选择伯努利分布

或者,如果我们有以厘米为单位的人的身高(男性和女性)的数据。高度遵循正常的分布,但男性(平均)比女性高,因此这表明两个高斯分布的混合模型。

贝叶斯信息准则(BIC)


以糖尿病数据为例

EM集群与糖尿病数据使用mclust。

log.likelihood:这是BIC值的对数似然值n:这是X点的数量
df:这是自由度BIC:这是贝叶斯信息标准; 低是好的
ICL:综合完整X可能性 - BIC的分类版本。clPairs(X,class.d)

EM的绘图命令会生成以下四个绘图:


BIC值用于选择簇的数量

聚类图

分类不确定性的图表

簇的轨道图

相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
95 4
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
【优秀设计案例】基于K-Means聚类算法的球员数据聚类分析设计与实现
本文通过K-Means聚类算法对NBA球员数据进行聚类分析,旨在揭示球员间的相似性和差异性,为球队管理、战术决策和球员评估提供数据支持,并通过特征工程和结果可视化深入理解球员表现和潜力。
177 1
【优秀设计案例】基于K-Means聚类算法的球员数据聚类分析设计与实现
|
4月前
|
数据采集 算法 数据可视化
基于Python的k-means聚类分析算法的实现与应用,可以用在电商评论、招聘信息等各个领域的文本聚类及指标聚类,效果很好
本文介绍了基于Python实现的k-means聚类分析算法,并通过微博考研话题的数据清洗、聚类数量评估、聚类分析实现与结果可视化等步骤,展示了该算法在文本聚类领域的应用效果。
147 1
|
1月前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
2月前
|
算法 数据挖掘
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
该程序基于粒子群优化(PSO)算法实现图像聚类识别,能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行,通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心,提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为,通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤,实现了高效的图像识别。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库,然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维,并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
41 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
R语言中的支持向量机(SVM)与K最近邻(KNN)算法实现与应用
【9月更文挑战第2天】无论是支持向量机还是K最近邻算法,都是机器学习中非常重要的分类算法。它们在R语言中的实现相对简单,但各有其优缺点和适用场景。在实际应用中,应根据数据的特性、任务的需求以及计算资源的限制来选择合适的算法。通过不断地实践和探索,我们可以更好地掌握这些算法并应用到实际的数据分析和机器学习任务中。
|
4月前
|
数据采集 自然语言处理 数据可视化
基于Python的社交媒体评论数据挖掘,使用LDA主题分析、文本聚类算法、情感分析实现
本文介绍了基于Python的社交媒体评论数据挖掘方法,使用LDA主题分析、文本聚类算法和情感分析技术,对数据进行深入分析和可视化,以揭示文本数据中的潜在主题、模式和情感倾向。
305 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【机器学习】聚类算法中的距离度量有哪些及公式表示?
聚类算法中常用的距离度量方法及其数学表达式,包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、余弦相似度等多种距离和相似度计算方式。
415 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘