基于EM算法的高斯混合模型在鸢尾花数据集的应用

高斯混合模型是一种含隐变量的概率图模型,其参数通常由EM算法迭代训练得到。本文在简单推导高斯混合模型的EM算法后,将使用高斯混合模型对鸢尾花(iris)数据集进行分类判别。同时,针对EM算法受初始值影响大的问题,使用了K均值聚类算法作为其初始值的估计方法。在得到K均值聚类算法和EM算法的分类判别结果后,对比两种算法的判别准确率,以此说明在初始值合适的条件下,基于EM算法的高斯混合模型具有较高的准确率。最后文章分析指出了当前EM算法的两个局限性:易受初始值影响和维度灾难。