文章目录一、项目说明1、背景2、概述二、登录行为聚类过程1、数据读取：2、数据预处理和参数确定：（1）数据形式（2）初步业务特征选择（3）缺失值处理、标准化（4）聚类簇数选择（5）二次特征选择3、模型训练(2) 训练模型(3) 模型结果输出(4) 迭代聚类(5) 对多次聚类结果进行分析4、模型测试 一、项目说明1、背景EDR通常会收集到大量的有关用户登录行为的告警日志，但并不是所有登录行为都是异
算法实现步骤 K-means思想：（1）随机选择k个类簇的中心 （2）计算每一个样本点到所有类簇中心的距离，选择最小距离作为该样本的类簇 （3）重新计算所有类簇的中心坐标，直到达到某种停止条件（迭代次数/簇中心收敛/最小平方误差）EM算法思想：（1）假设我们想估计知道A和B两个参数，在开始状态下二者都是未知的; （2）但如果知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A;
聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5、密度聚类-DBSCAN6、图聚类-谱聚类四、EM算法一、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。EM算法每次迭代由两步组成，E步：假设隐变量和特征变量的联合分布P(x,z;θ)
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2023-07-24 14:19:05
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在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。
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原创
2022-12-24 11:44:18
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EM聚类也被叫成最大期望算法具体的实现步骤主要为三步：初始化参数观察预期重新估计EM算法的工作原理假设一个例子EM聚类的工作原理就是把潜在类别当做隐藏变量，样本看做观察值，就可以把聚类问题转化为参数估计问题。这也就是EM聚类的原理相比于K-means算法，EM聚类更加灵活，因为K-means是通过距离来区分样本之间的差别的，且每个样本在计算的时候只能属于一个分类，称之为硬聚类算法，而EM聚类在求解
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2023-07-11 13:25:15
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EM 算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型），或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。而 HMM 用到了马尔可夫过程，在这个过程中，通过状态转移矩阵来计算状态转移的概率。HMM 在自然语言处理和语音识别领域中有广泛的应用。EM 有两个步骤，E 步和 M 步：E 步相当于通过初始化的参数来估
K-means聚类算法K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却不一般。聚类属于无监督学习。在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下：1、 随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。2、 重复下面过程直到收敛 {对于每一个样例i，计算其应该属于的类对于每一个类j，
聚类算法原理简介（EM）EM聚类原理如其名称所示，EM聚类主要是两个步骤，一是期望步骤（Expectation）；二是最大化步骤（Maximization）。thinking：一个西瓜分给两个人，怎么才能切的合理？第一步是随机切一刀，观察预期，这就是期望步骤（Expectation）；第二步是如果存在偏差，需要重新评估如何切，即重新评估参数，这就是最大化步骤（Maximization）。 EM算法
EM聚类同K-Means一样，EM算法也是用于聚类应用，但是相比于K-Means算法，EM聚类更加灵活。 为什么呢，因为它们的区别就在于K-Means是通过距离来划分样本之间的差别，并且每一个样本在计算的时候只能属于一个分类，叫做硬聚类算法；而在EM，实际上每个样本都有一定的概率与每个聚类相关，因此，也叫作软聚类算法。EM中的E相当于通过初始化的参数来估计隐藏变量，而M就是相当于通过这些隐藏变量反
我讲EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。一、EM算法的预备知识1、极大似然估计（1）举例说明：经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从高斯分布的。
1. 顺序聚类事实上，将n个对象，聚类到k个聚类中这件事本身是一个NP难问题。熟悉组合数学应该知道这个问题的解事第二类Stirling数：。这样问题也就出现了，如果k值固定，那么计算还是可行的，如果k值不固定，就要对所有的可能k都进行计算，那运行时间可想而知了。然而并不是所有的可行聚类方案都是合理的，所谓的合理，我理解就是说接近你的聚类目标的，之所以我
一、聚类与EM算法 1、以聚类为例讲清楚EM首先将EM算法应用于概率模型。 EM算法是概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量 -- 假设聚类模型的输出y=f(θ，z，x) -- θ是模型参数，决定x的分布 -- x是输入数据，是可观察变量 &nb
定义：在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中（E步）寻找参数最大似然估计或者最大后验估计（M步）的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVar...
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2022-08-12 10:29:21
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一、算法简介EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model，简称GMM)的参数；隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的
在前面的文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的算法，这些算法都是能够帮助大家更好地理解机器学习，而机器学习的算法各种各样，要想好好地使用这些算法就需要对这些算法一个比较透彻的了解。我们在这篇文章中接着给大家介绍一下机器学习中涉及到的算法的最后一部分内容。 首先说一下聚类算法，聚类算法是指对一组目标进行分类，属于同一组的目标被划分在一组中，与其他组目标相比，同一组目标更加彼此相
基于期望最大化的机载激光雷达DTM自动提取摘要1. 引言2. 方法3. 实验结果与分析4.结论 摘要地面点的滤波是机载激光雷达点云应用的关键步骤。虽然近年来提出了很多滤波算法，但大多都存在参数设置或阈值微调的问题。这通常非常耗时，并降低了应用算法的自动化程度。为了克服这些问题，本文提出了一种基于期望最大化（EM）的无阈值滤波算法。该滤波器是基于点云被视为高斯模型的混合体的假设而开发的。因此，地面
EM 算法的工作原理说到 EM 算法，我们先来看一个概念“最大似然”，英文是 Maximum Likelihood，Likelihood 代表可能性，所以最大似然也就是最大可能性的意思。什么是最大似然呢？举个例子，有一男一女两个同学，现在要对他俩进行身高的比较，谁会更高呢？根据我们的经验，相同年龄下男性的平均身高比女性的高一些，所以男同学高的可能性会很大。这里运用的就是最大似然的概念。最大似然估计
聚类分析“物以类聚，人以群分”K-means在聚类中，数据对象之间的相似度时很关键的。如果我们把样本转换为向量，然后使用向量空间中的距离或者夹角余弦，就很自然的能获得这种相似度，所以向量空间模型和聚类算法可以很容易的结合在一起。EMEM 算法相当于一个框架，你可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型）或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率密度来进行聚类，聚成的
大部分内容援引自别处 有少许修改 EM聚类算法一般多用于为了对数据进行训练而确定相关公式中的参数 1.一般概念介绍 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找
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2023-06-21 22:00:33
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EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法。 举个栗子?：将一份炒菜等分给两个人，实际上最终我们想要的是碟子 A 和碟子 B 中菜的份量，你可以把它们理解为想要求得的模型参数。然后我们通过 EM 算法中的 E 步来进行观察，然后通过 M 步来进行调整 A 和 B 的参数，最后让碟子 A 和碟子 B 的参数不再发生变化为止。EM 算法可以理解成
