基于VAEs和GMM的深度聚类模型总结
写在前面 这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理 1. 基础知识 1.1 GMM高斯混合模型 1.1.1 GMM概要 GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。GMM假设数据的分布是由多个高斯分布混合而成，我们要做的就是解出GMM模型的参数，包括每个component的均值和方差还有各个高斯分布的权重。 为了求解GMM，我们引入了隐变量，并假设数据的生成过程
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