GMM聚类算法的贪心EM学习算法

这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影，通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用，因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉（显示为1个标准差的椭球）。

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

WEKA中的聚类算法 WEKA是一款强大的数据挖掘工具，提供了丰富的聚类算法，用于在数据集中发现隐藏的模式和结构。 常用聚类算法 k-Means： 将数据划分为k个簇，每个簇由其中心点表示。 层次聚类：构建一个树状结构，表示数据点之间的层次关系。 EM算法：基于概率模型，用于发现数据中的潜在类别。 DBSCAN：基于密度的算法，用于识别具有不同密度和形状的簇。 聚类分析应用 客户细分: 将客户群体划分为不同的类别，以便进行 targeted marketing. 异常检测: 识别数据集中与整体模式不符的异常点。 图像分割: 将图像划分为不同的区域，以便进行图像分析和理解。 WEKA的优势 用户友好界面: WEKA 提供了图形化界面，方便用户进行聚类分析。 算法多样性: WEKA 支持多种聚类算法，用户可以根据数据特点选择合适的算法。 开源免费: WEKA 是开源软件，用户可以免费使用和修改。

BIRCH算法是一种适用于大规模数据集的聚类算法，它通过构建具有统一阈值的聚类特征树（CF树）来实现。改进后的算法不仅能处理数值型数据，还能有效应对混合型属性数据集。我们通过启发式方法选择初始阈值，并提出了阈值在不同阶段的提升策略。此外，对算法参数进行了优化探讨，指出在特定条件下参数的选择对性能影响显著。实验证明，优化后的BIRCH算法在聚类效果上表现出色。

K-prototypes算法是结合了K-Means与K-modes算法，专门用于处理混合属性数据。它解决了数值属性和分类属性同时存在的情况。具体而言，数值属性通过K-means方法得到聚类中心P1，而分类属性则通过K-modes方法得到聚类中心P2。然后，通过加权组合这两个中心来计算距离度量D，权重a决定了分类属性在计算中的重要性。更新簇中心的方法结合了K-Means与K-modes的更新策略。

聚类算法用于无监督学习，将没有明确分类映射关系的物品分组，解决了没有历史数据时对物品分类的需求。例如，可应用于客户价值划分、网页归类等场景。