基於VAEs和GMM的深度聚類模型總結

寫在前面 這幾天看的深度聚類文章也不少了，在這裏重點總結一下聚類的原理 1. 基礎知識 1.1 GMM高斯混合模型 1.1.1 GMM概要 GMM算是比較基礎的傳統聚類模型，模型優化的方法是EM算法。GMM假設數據的分佈是由多個高斯分佈混合而成，我們要做的就是解出GMM模型的參數，包括每個component的均值和方差還有各個高斯分佈的權重。 爲了求解GMM，我們引入了隱變量，並假設數據的生成過程

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