讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用。聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均
本文约3500字，建议阅读10+分钟。本文简单介绍聚类的基础知识，包括快速回顾K-means算法，然后深入研究高斯混合模型的概念，并用Python实现。无监督学习中最流行的技术之一是聚类，这通常我们在早期学习机器学习时学习的概念，而且很容易掌握。我相信你已
高斯混合模型是概率模型，其假设所有样本是从具有未知参数的有限数量的高斯分布的混合生成的。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。例如，突出显示的点将同时属于集群A和B，但由于其与它的接近程度而具有更高的集群A的成员资格。它是K-Means聚类的
OpenCV的video module中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型方法效果较好。常用的目标检测方法：1）帧间差分；2）背景减除；1）均值法；2）中值法；3）滑动平均滤波法；4）单高斯；5）混合高斯模型；6）codebook，等。每个
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