1.视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法
2.Python实现高斯混合聚类(GMM)

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（20）-蚁群算法

       蚁群算法是算法算法一种概率型优化算法，由Marco Dorigo在年提出，源码灵感来源于蚂蚁觅食路径的代码发现过程。该算法具备分布计算、算法算法信息正反馈和启发式搜索特性，源码是代码机构拉升指标源码附图一种全局优化算法。在蚁群系统中，算法算法蚂蚁通过释放信息素进行信息传递，源码蚁群整体能够实现智能行为。代码经过一段时间后，算法算法蚁群会沿着最短路径到达食物源，源码这一过程体现了一种类似正反馈的代码机制。与其他优化算法相比，算法算法蚁群算法具有正反馈机制、源码个体间环境通讯、代码分布式计算和启发式搜索方式等特点，易于寻找到全局最优解。

       蚁群算法广泛应用于组合优化问题，如旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题、精准卖点指标源码车辆路由问题、图着色问题和网络路由问题等。其在网络路由中的应用受到越来越多学者的关注，相较于传统路由算法，蚁群算法具有信息分布式性、动态性、随机性和异步性等特点，非常适合网络路由需求。

       深入学习蚁群算法的具体原理，请参考《机器学习讲》第二十讲内容。ceph 源码数量本系列文章涵盖了机器学习领域的多个方面，包括Kmeans聚类算法、KNN学习算法、回归学习算法、决策树学习算法、随机森林学习算法、贝叶斯学习算法、EM算法、Adaboost算法、SVM算法、照片墙设计源码增强学习算法、流形学习算法、RBF学习算法、稀疏表示算法、字典学习算法、BP学习算法、CNN学习算法、RBM学习算法、深度学习算法和蚁群算法。MATLAB仿真源码和相关数据已打包提供，波浪大师指标源码欢迎查阅和使用。

Python实现高斯混合聚类(GMM)

       项目专栏： Python实现经典机器学习算法附代码+原理介绍

       我的项目环境：

       在本篇专栏中，我们将深入探讨并实现经典的机器学习算法——高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model, GMM），使用Python语言进行具体操作，并附上详尽的代码实现与原理介绍。对于机器学习初学者来说，了解GMM的内部运作机制尤为重要。通过本专栏，你将能清晰地理解GMM的核心原理，并动手实现相关代码。

       基于原生Python实现高斯混合聚类(GMM)

       高斯混合聚类（GMM）是一种基于概率模型的聚类算法，假设数据集由多个高斯分布组成，每个簇的数据点均是从不同的高斯分布中采样得到的。每个簇由均值向量、协方差矩阵和权重三个参数共同定义。算法的目标是最大化数据点与簇之间的概率匹配，即对数似然函数。

       算法原理

       高斯混合聚类算法基于期望最大化（EM）算法，通过迭代更新参数直至收敛。EM算法包含两个步骤：E步（期望）和M步（最大化）。

       E步中，计算数据点属于每个簇的后验概率，即数据点属于特定簇的概率。M步中，根据当前的后验概率重新估计每个簇的参数。

       算法实现

       实现GMM的步骤如下：

       1. 导入必要的库

       主要使用的第三方库包括：numpy、scipy、matplotlib。

       2. 定义随机数种子

       确保实验结果的可重复性，设置随机数种子。

       3. 定义GMM模型

       3.1 模型训练

       迭代估计每个簇的均值向量和协方差矩阵，更新权重，直至收敛。

       3.2 计算后验概率

       计算每个数据点属于每个簇的后验概率。

       3.3 更新混合簇的系数

       更新每个簇的均值向量、协方差矩阵和权重。

       3.4 判断是否收敛

       设置收敛条件，判断算法是否已达到收敛状态。

       4. 导入数据

       使用自定义数据集或实际数据集进行模型训练。

       5. 模型训练与可视化

       训练模型，并使用可视化工具展示聚类结果。

       完整源码

       由于代码过长，无法在此处完整呈现。完整的源码包含上述步骤的具体实现，包括数据导入、模型训练、收敛判断等核心代码段。你可在相关学习资源或代码仓库中获取完整实现。