高斯混合模型(GMM)参数推导

1. Kmeans 和 GMM的对比 Kmeans : 硬聚类 GMM: 软聚类 软聚类可以转化为硬聚类，因此 Kmeans 算法是 GMM算法的一个特例 为什么需要软聚类呢？如一个人属于什么社区 用 Kmeans : 这个人只能属于一个社区如 体育 用GMM : 则这个人可以属于多个社区如体育，音乐和艺术等 在比如拟合数据点，一个高斯分布拟合效果肯定不如两个 生成样本点过程；框框相当于 for

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