คำถามติดแท็ก gaussian-mixture

ฉันมีชุดข้อมูล X ซึ่งมี 10 มิติซึ่ง 4 ในนั้นเป็นค่าที่ไม่ต่อเนื่อง อันที่จริงแล้วตัวแปรที่แยก 4 ตัวนั้นเป็นเลขลำดับนั่นคือค่าที่สูงกว่าหมายถึงความหมายที่สูงกว่า / ดีกว่า 2 ของตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องเหล่านี้มีการจัดหมวดหมู่ในแง่ที่ว่าสำหรับแต่ละตัวแปรเหล่านี้ระยะทางจาก 11 ถึง 12 จะไม่เหมือนกับระยะทางจาก 5 ถึง 6 ในขณะที่ค่าตัวแปรที่สูงกว่าหมายถึงความเป็นจริงที่สูงขึ้น ไม่จำเป็นต้องเป็นเชิงเส้น (อันที่จริงแล้วมันไม่ได้กำหนดจริงๆ) คำถามของฉันคือ: เป็นความคิดที่ดีหรือไม่ที่จะใช้อัลกอริธึมการจัดกลุ่มร่วมกัน (เช่น K-Means และ Gaussian Mixture (GMM)) กับชุดข้อมูลนี้ซึ่งมีตัวแปรทั้งแบบแยกและแบบต่อเนื่อง? ถ้าไม่: ฉันควรจะลบตัวแปรที่แยกกันและมุ่งเน้นเฉพาะตัวแปรที่ต่อเนื่องหรือไม่? ฉันควรแยกแยะสิ่งที่ต่อเนื่องกันดีกว่าและใช้อัลกอริทึมการจัดกลุ่มสำหรับข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องหรือไม่

33 clustering  k-means  discrete-data  continuous-data  gaussian-mixture 

ฉันกำลังอ่าน Bishop เกี่ยวกับอัลกอริทึม EM สำหรับ GMM และความสัมพันธ์ระหว่าง GMM และ k-mean ในหนังสือเล่มนี้มันบอกว่า k-mean เป็นรุ่นที่กำหนดยากของ GMM ฉันสงสัยว่านั่นหมายความว่าถ้าข้อมูลที่ฉันพยายามจัดกลุ่มไม่ใช่ Gaussian ฉันไม่สามารถใช้วิธี k (หรืออย่างน้อยก็ไม่เหมาะที่จะใช้)? ตัวอย่างเช่นถ้าข้อมูลเป็นภาพของตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือซึ่งประกอบด้วย 8 * 8 พิกเซลแต่ละรายการมีค่า 0 หรือ 1 (และถือว่าเป็นข้อมูลที่เป็นอิสระดังนั้นจึงควรเป็นส่วนผสมของเบอร์นูลี) ฉันสับสนเล็กน้อยในเรื่องนี้และจะขอบคุณความคิดใด ๆ

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture 

ฉันต้องการใช้อัลกอริทึม EM ด้วยตนเองแล้วเปรียบเทียบกับผลลัพธ์normalmixEMของmixtoolsแพ็คเกจ แน่นอนฉันจะมีความสุขถ้าพวกเขาทั้งสองนำไปสู่ผลลัพธ์เดียวกัน อ้างอิงหลักคือเจฟฟรีย์ McLachlan (2000) จำกัด ผสมรุ่น ฉันมีความหนาแน่นของสอง Gaussians ในรูปแบบทั่วไปบันทึกความเป็นไปได้ที่ได้รับ (McLachlan หน้า 48): logLc(Ψ)=∑i=1g∑j=1nzij{logπi+logfi(yi;θi)}.log⁡Lc(Ψ)=∑i=1g∑j=1nzij{log⁡πi+log⁡fi(yi;θi)}. \log L_c(\Psi) = \sum_{i=1}^g \sum_{j=1}^n z_{ij}\{\log \pi_i + \log f_i(y_i;\theta_i)\}. เป็นถ้าสังเกตได้จาก THความหนาแน่นของส่วนประกอบมิฉะนั้น0คือความหนาแน่นของการกระจายปกติ เป็นสัดส่วนผสมดังนั้นความน่าจะเป็นที่สังเกตจากการกระจายแบบเกาส์เป็นครั้งแรกและความน่าจะเป็นที่สังเกตจากการกระจายเสียนที่สองzijzijz_{ij}111ผมผมi000ฉผมฉผมf_iππ\piπ1π1\pi_1π2π2\pi_2 Eขั้นตอนคือตอนนี้การคำนวณของความคาดหวังที่มีเงื่อนไข: Q ( Ψ ; Ψ( 0 )) = EΨ ( 0 ){ บันทึกLค( | Ψ ) | Y} .Q(Ψ;Ψ(0))=EΨ(0){เข้าสู่ระบบ⁡Lค(|Ψ)|Y}. Q(\Psi;\Psi^{(0)}) …

20 r  expectation-maximization  gaussian-mixture 

พิจารณาความน่าจะเป็นบันทึกของส่วนผสมของ Gaussians: l(Sn;θ)=∑t=1nlogf(x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Sn;θ)=∑t=1nlog⁡f(x(t)|θ)=∑t=1nlog⁡{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σi2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log f(x^{(t)}|\theta) = \sum^n_{t=1}\log\left\{\sum^k_{i=1}p_i f(x^{(t)}|\mu^{(i)}, \sigma^2_i)\right\} ฉันสงสัยว่าทำไมมันจึงยากที่จะคำนวณสมการนั้นโดยตรง ฉันกำลังมองหาปรีชาญาณที่ชัดเจนว่าทำไมมันควรจะชัดเจนว่ามันยากหรืออาจเป็นคำอธิบายที่เข้มงวดมากขึ้นว่าทำไมมันยาก ปัญหานี้เป็นปัญหาที่สมบูรณ์หรือไม่หรือเราไม่ทราบวิธีการแก้ปัญหาหรือไม่ นี่คือเหตุผลที่เราใช้อัลกอริทึมEM (การคาดหวังสูงสุด ) หรือไม่ โน้ต: SnSnS_n = ข้อมูลการฝึกอบรม x(t)x(t)x^{(t)} = จุดข้อมูล θθ\theta = ชุดของพารามิเตอร์ที่ระบุ Gaussian, ค่าเฉลี่ย, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและความน่าจะเป็นในการสร้างจุดจากแต่ละคลัสเตอร์ / คลาส / Gaussian pipip_i = ความน่าจะเป็นในการสร้างจุดจากคลัสเตอร์ / คลาส / Gaussian i

18 machine-learning  gaussian-mixture  expectation-maximization 

มีวรรณกรรมมากมายที่เน้นวิธีการเพิ่มความคาดหวังในโมเดลผสม (Mixture of Gaussian, Hidden Markov Model เป็นต้น) ทำไม EM ถึงมีความสำคัญ EM เป็นเพียงวิธีการทำเพิ่มประสิทธิภาพและไม่ได้ใช้กันอย่างแพร่หลายเป็นวิธีการไล่ระดับสีตาม (ลาดดีหรือวิธีการของนิวตัน / กึ่งนิวตัน) หรือการไล่ระดับสีอื่น ๆ ฟรีวิธีการพูดคุยกันที่นี่ นอกจากนี้ EM ยังมีปัญหาขั้นต่ำในท้องถิ่น เป็นเพราะกระบวนการนี้ใช้งานง่ายและสามารถเปลี่ยนเป็นรหัสได้อย่างง่ายดาย? หรือเหตุผลอื่น ๆ

15 machine-learning  optimization  expectation-maximization  gaussian-mixture 

ฉันมีสองตัวแปร - X และ Y และฉันต้องทำให้คลัสเตอร์สูงสุด (และเหมาะสมที่สุด) = 5 ขอพล็อตที่เหมาะของตัวแปรเป็นดังนี้: ฉันต้องการสร้าง 5 กลุ่มจากสิ่งนี้ บางสิ่งเช่นนี้ ดังนั้นฉันคิดว่านี่คือรูปแบบผสมที่มี 5 กลุ่ม แต่ละกลุ่มมีจุดกึ่งกลางและวงกลมความเชื่อมั่นรอบ ๆ กระจุกนั้นไม่ได้สวยแบบนี้เสมอไปมันมีลักษณะดังต่อไปนี้ซึ่งบางครั้งก็มีสองกลุ่มอยู่ใกล้กันหรือหนึ่งหรือสองกลุ่มหายไปโดยสิ้นเชิง จะเหมาะสมกับรูปแบบผสมและดำเนินการจำแนก (การจัดกลุ่ม) ในสถานการณ์นี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ? ตัวอย่าง: set.seed(1234) X <- c(rnorm(200, 10, 3), rnorm(200, 25,3), rnorm(200,35,3), rnorm(200,65, 3), rnorm(200,80,5)) Y <- c(rnorm(1000, 30, 2)) plot(X,Y, ylim = c(10, 60), pch = 19, col …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

การทดสอบการเปลี่ยนรูป (เรียกอีกอย่างว่าการทดสอบแบบสุ่มการทดสอบแบบสุ่มอีกครั้งหรือการทดสอบที่แน่นอน) มีประโยชน์มากและมีประโยชน์เมื่อสมมติฐานของการแจกแจงปกติที่ต้องการโดยตัวอย่างเช่นt-testไม่พบและเมื่อการเปลี่ยนแปลงของค่าโดยการจัดอันดับ การทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์Mann-Whitney-U-testจะนำไปสู่การสูญเสียข้อมูลมากขึ้น อย่างไรก็ตามไม่ควรมองข้ามสมมุติฐานข้อเดียวและข้อเดียวเพียงข้อเดียวเมื่อใช้การทดสอบชนิดนี้คือข้อสมมติฐานของความสามารถแลกเปลี่ยนได้ของตัวอย่างภายใต้สมมติฐานว่าง เป็นที่น่าสังเกตว่าวิธีการแบบนี้สามารถใช้ได้เมื่อมีตัวอย่างมากกว่าสองตัวอย่างเช่นสิ่งที่นำไปใช้ในcoinแพ็คเกจ R คุณช่วยกรุณาใช้ภาษาที่เป็นรูปเป็นร่างหรือปรีชาเชิงแนวคิดในภาษาอังกฤษธรรมดาเพื่อแสดงสมมติฐานนี้ได้หรือไม่? นี่จะมีประโยชน์มากในการอธิบายปัญหาที่ถูกมองข้ามในหมู่ผู้ที่ไม่ใช่นักสถิติเช่นฉัน หมายเหตุ: จะเป็นประโยชน์อย่างมากหากพูดถึงกรณีที่การใช้การทดสอบการเปลี่ยนแปลงไม่ถือหรือไม่ถูกต้องภายใต้สมมติฐานเดียวกัน ปรับปรุง: สมมติว่าฉันมี 50 วิชาที่รวบรวมจากคลินิกท้องถิ่นในเขตของฉันโดยการสุ่ม พวกเขาถูกสุ่มให้รับยาหรือยาหลอกในอัตราส่วน 1: 1 พวกเขาทั้งหมดถูกวัดสำหรับ Paramerter 1 Par1ที่ V1 (พื้นฐาน), V2 (3 เดือนต่อมา) และ V3 (1 ปีต่อมา) วิชาทั้งหมด 50 กลุ่มสามารถแบ่งเป็น 2 กลุ่มตามคุณสมบัติ A; ค่าบวก = 20 และค่าลบ = 30 นอกจากนี้ยังสามารถจัดกลุ่มย่อยได้อีก 2 กลุ่มตามคุณลักษณะ B; B positive = …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

ในบทที่ 9 ของการจดจำรูปแบบหนังสือและการเรียนรู้ของเครื่องมีส่วนนี้เกี่ยวกับแบบผสมแบบเกาส์: บอกตามตรงฉันไม่เข้าใจจริง ๆ ว่าทำไมสิ่งนี้จึงสร้างความแปลกประหลาด ใครสามารถอธิบายสิ่งนี้ให้ฉันได้บ้าง ฉันขอโทษ แต่ฉันเป็นแค่ระดับปริญญาตรีและเป็นสามเณรในการเรียนรู้ของเครื่องดังนั้นคำถามของฉันอาจฟังดูไร้สาระ แต่โปรดช่วยฉันด้วย ขอบคุณมาก

15 gaussian-mixture 

แบบจำลองการผสมแบบเกาส์ (GMMs) มีความน่าสนใจเพราะง่ายต่อการทำงานกับทั้งในเชิงวิเคราะห์และในทางปฏิบัติ มีคุณสมบัติการวิเคราะห์เล็กน้อยที่เราควรคาดว่าจะมีซึ่งไม่ชัดเจนโดยทั่วไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง: SnSnS_nnnnPPPnnnPPPlimn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?limn→∞infP^∈SnD(P||P^)=0?\lim_{n\rightarrow \infty}\inf_{\hat{P}\in S_n} D(P||\hat{P})=0? บอกว่าเรามีการกระจายอย่างต่อเนื่องและเราได้พบ -component ผสมแบบเกาส์ซึ่งอยู่ใกล้กับPในรูปแบบรวม: \ เดลต้า (P \ hat {P}) &lt;\ varepsilon เราสามารถผูกD (P || \ hat {P})ในแง่ของ\ epsilon ได้หรือไม่?N P P δ ( P , P ) &lt; ε D ( P | | P ) εPPPNNNP^P^\hat{P}PPPδ(P,P^)&lt;εδ(P,P^)&lt;ε\delta(P,\hat{P})<\varepsilonD(P||P^)D(P||P^)D(P||\hat{P})ϵϵ\epsilon ถ้าเราต้องการสังเกตุผ่านเสียงเพิ่มเติมอิสระY \ sim P_Y …

14 probability  normal-distribution  references  gaussian-mixture  information-theory 

ฉันรู้ว่าจำนวนของเกาส์คือเกาส์ ดังนั้นส่วนผสมของ Gaussians แตกต่างกันอย่างไร ฉันหมายถึงส่วนผสมของ Gaussians เป็นเพียงผลรวมของ Gaussians (ซึ่งแต่ละ Gaussian ถูกคูณด้วยสัมประสิทธิ์การผสมตามลำดับ) ใช่ไหม?

13 normal-distribution  random-variable  mixture  gaussian-mixture 

ในขณะที่ลองแบบจำลองการผสมแบบเกาส์ที่นี่ฉันพบโควาเรียส 4 ประเภทนี้ 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single variance). ฉันค้นหารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละประเภทเหล่านี้มาก แต่พบคำอธิบายระดับสูงมาก (เช่นนี้ ) เท่านั้น ขอบคุณถ้ามีคนช่วยฉันเข้าใจสิ่งเหล่านี้หรืออย่างน้อยก็พาฉันไปที่ที่ฉันสามารถอ่านเกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ได้

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

ฉันมีข้อมูลเกี่ยวกับการแจกแจงสัดส่วนมิติของร่างกาย (เช่นช่วงไหล่) สำหรับเด็กทุกวัย สำหรับแต่ละอายุและมิติฉันมีค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (ฉันมีแปดควอนไทล์ แต่ฉันไม่คิดว่าฉันจะได้สิ่งที่ฉันต้องการจากพวกเขา) สำหรับแต่ละมิติฉันต้องการประเมินจำนวนเฉพาะของการกระจายความยาว หากฉันสมมติว่าแต่ละมิติมีการกระจายตามปกติฉันสามารถทำได้ด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน มีสูตรสวยที่ฉันสามารถใช้เพื่อรับค่าที่เกี่ยวข้องกับ quantile เฉพาะของการกระจายหรือไม่ การย้อนกลับค่อนข้างง่าย: สำหรับค่าใดค่าหนึ่งให้หาพื้นที่ทางด้านขวาของค่าสำหรับการแจกแจงปกติ (อายุ) แต่ละค่า รวมผลลัพธ์และหารด้วยจำนวนการแจกแจง ปรับปรุง : นี่คือคำถามเดียวกันในรูปแบบกราฟิก สมมติว่าการแจกแจงสีแต่ละแบบนั้นปกติจะกระจาย นอกจากนี้ฉันเห็นได้ชัดว่าสามารถลองความยาวหลาย ๆ แบบและเปลี่ยนมันต่อไปเรื่อย ๆ จนกว่าฉันจะได้ค่าที่ใกล้เคียงกับควอนไทล์ที่ต้องการเพื่อความแม่นยำของฉัน ฉันสงสัยว่ามีวิธีที่ดีกว่านี้หรือไม่ และถ้านี่เป็นแนวทางที่ถูกต้องมีชื่อไหม?

13 normal-distribution  quantiles  gaussian-mixture  aggregation 

แพ็คเกจ R mclustใช้ BIC เป็นเกณฑ์สำหรับการเลือกรูปแบบคลัสเตอร์ จากความเข้าใจของฉันควรเลือกรุ่นที่มี BIC ต่ำที่สุดเหนือรุ่นอื่น ๆ (ถ้าคุณสนใจเฉพาะ BIC เท่านั้น) อย่างไรก็ตามเมื่อค่า BIC เป็นลบทั้งหมดMclustฟังก์ชันจะใช้ค่าเริ่มต้นเป็นแบบจำลองที่มีค่า BIC สูงสุด เข้าใจโดยรวมของฉันจากการทดลองต่างๆที่mclustระบุ "ดีที่สุด" รุ่นที่เป็นผู้ที่มี\}max{BICi}max{BICi}max\{BIC_i\} ฉันพยายามที่จะเข้าใจว่าทำไมผู้เขียนตัดสินใจนี้ มันแสดงให้เห็นในเว็บไซต์ CRAN: https://cran.r-project.org/web/packages/mclust/vignettes/mclust.html นอกจากนี้ผู้เขียนของmclustบรรจุภัณฑ์ยังจดบันทึกสิ่งนี้ไว้ในวิธีการจำแนกประเภทแบบจำลองโดยใช้กระดาษ: การใช้ซอฟต์แวร์ mclust ในเคมีประยุกต์ในหน้า 5 โมเดล 'ที่ดีที่สุด' นั้นถูกนำมาใช้เป็นรุ่นที่มี BIC สูงที่สุดในบรรดารุ่นที่ติดตั้งไว้ ทุกคนสามารถเปล่งแสงในปัญหานี้ได้หรือไม่? ถ้า BIC ที่ต่ำกว่าดีกว่าอยู่เสมอทำไมผู้เขียนถึงไม่เลือกรุ่นที่มี BIC ต่ำสุด แต่แทนที่จะเป็นรุ่นที่มี BIC ที่เล็กที่สุด? ถ้าเป็นไปได้ให้อ้างอิง

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

mgcvแพคเกจสำหรับการRมีสองฟังก์ชั่นสำหรับการปฏิสัมพันธ์กระชับเมตริกซ์ผลิตภัณฑ์: และte() ti()ฉันเข้าใจการแบ่งขั้นพื้นฐานของการใช้แรงงานระหว่างคนทั้งสอง (ปรับให้เหมาะสมกับการทำงานแบบไม่เป็นเชิงเส้นเปรียบเทียบกับการย่อยสลายการโต้ตอบนี้เป็นผลกระทบหลักและการโต้ตอบ) สิ่งที่ฉันไม่เข้าใจคือสาเหตุte(x1, x2)และti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง (เล็กน้อย) MWE (ดัดแปลงมาจาก?ti): require(mgcv) test1 &lt;- function(x,z,sx=0.3,sz=0.4) { x &lt;- x*20 (pi**sx*sz)*(1.2*exp(-(x-0.2)^2/sx^2-(z-0.3)^2/sz^2)+ 0.8*exp(-(x-0.7)^2/sx^2-(z-0.8)^2/sz^2)) } n &lt;- 500 x &lt;- runif(n)/20;z &lt;- runif(n); xs &lt;- seq(0,1,length=30)/20;zs &lt;- seq(0,1,length=30) pr &lt;- data.frame(x=rep(xs,30),z=rep(zs,rep(30,30))) truth &lt;- matrix(test1(pr$x,pr$z),30,30) f &lt;- test1(x,z) y &lt;- f …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

ฉันใช้การจำลองอย่างรวดเร็วเพื่อเปรียบเทียบวิธีการจัดกลุ่มที่แตกต่างกันและในปัจจุบันมีอุปสรรคพยายามประเมินโซลูชั่นคลัสเตอร์ ฉันรู้เกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องหลายอย่าง (จำนวนมากที่พบในcluster.stats ()ใน R) แต่ฉันคิดว่าสิ่งเหล่านี้จะถูกใช้ดีที่สุดถ้าจำนวนกลุ่มโดยประมาณจริงเท่ากับจำนวนจริงของกลุ่ม ฉันต้องการรักษาความสามารถในการวัดประสิทธิภาพของวิธีการแก้ปัญหาการจัดกลุ่มเมื่อไม่ได้ระบุจำนวนที่ถูกต้องของกลุ่มในการจำลองแบบดั้งเดิม (เช่นการจำลองข้อมูลวิธีการแก้ปัญหาของกลุ่มที่สามที่จำลองเป็น 4 กลุ่ม สารละลาย). สำหรับข้อมูลของคุณกลุ่มจะถูกจำลองเพื่อให้มีเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมเหมือนกัน ฉันคิดว่า KL แตกต่างระหว่างสองส่วนผสมของ Gaussians จะเป็นประโยชน์ในการใช้ แต่ไม่มีวิธีแก้ปัญหาแบบปิด ( Hershey และ Olson (2007) ) และการใช้แบบจำลอง Monte Carlo เริ่มมีราคาแพง มีวิธีแก้ไขปัญหาอื่น ๆ ที่อาจใช้งานง่าย (แม้ว่าจะเป็นเพียงการประมาณ)?

11 clustering  kullback-leibler  gaussian-mixture