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GMM
机器学习数学推导（十八）：聚类算法
如何在无标签数据中发现群组结构？本文从数学基础出发推导 K-means（Lloyd 算法与 K-means++）、层次聚类、DBSCAN 密度聚类、谱聚类与高斯混合模型，配以七张图直观展现每种算法背后的不同假设。
机器学习数学推导（十三）：EM算法与GMM
从 Jensen 不等式与 ELBO 出发推导 EM 算法，证明其单调上升性，并完整给出高斯混合模型（GMM）的 E 步、M 步更新公式、模型选择以及与 K-means 的关系。
如何在无标签数据中发现群组结构？本文从数学基础出发推导 K-means（Lloyd 算法与 K-means++）、层次聚类、DBSCAN 密度聚类、谱聚类与高斯混合模型，配以七张图直观展现每种算法背后的不同假设。
从 Jensen 不等式与 ELBO 出发推导 EM 算法，证明其单调上升性，并完整给出高斯混合模型（GMM）的 E 步、M 步更新公式、模型选择以及与 K-means 的关系。