机器学习 --- 高斯混合聚类

高斯混合聚类是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据集中的每个样本都是由多个高斯分布组成的混合体，通过最大化似然函数来确定每个样本属于哪个高斯分布，从而实现聚类。

具体来说，高斯混合聚类的算法流程如下：
1. 随机初始化每个高斯分布的均值、协方差矩阵和权重系数；
2. 对于每个样本，计算它属于每个高斯分布的概率，并将其归为概率最大的那个高斯分布所代表的簇；
3. 根据当前样本所属的簇，更新该簇对应的高斯分布的均值、协方差矩阵和权重系数；
4. 重复步骤2和步骤3，直到收敛或达到最大迭代次数。

高斯混合聚类的优点是可以处理非球形、不同尺度和密度不均匀的数据集，缺点是对于初始值敏感，容易陷入局部最优解。