高斯-赛得尔迭代式 c++_高斯混合模型（聚类、密度估计）
高斯混合模型通常被归类为聚类算法，但本质上 他是一个密度估计算法
本文目录：
1 观察K-means算法的缺陷
2 引出高斯混合模型
3 将GMM用作密度估计
4 由分布函数得到生成模型
5 确定需要多少成分？
本例中所有代码的实现已上传至 git仓库
1 观察K-means算法的缺陷
k-means算法的非概率性和仅根据到族中心的距离指派族的特征导致该算法性能低下
且k-means算法只对简单的，分离性能好的，并且是圆形分布的数据有比较好的效果
通过实例来观察K-means算法的缺陷
%k-means算法相当于在每个族的中心放置了一个圆圈，（针对此处的二维数据来说）
半径是根据最远的点与族中心点的距离算出
下面用一个函数将这个聚类圆圈可视化
from 如果数据点不是圆形分布的
k-means算法的聚类效果就会变差
rng 2 引出高斯混合模型
高斯混合模型能够计算出每个数据点，属于每个族中心的概率大小
在默认参数设置的、数据简单可分的情况下，
GMM的分类效果与k-means基本相同
from 得到数据的概率分布结果
probs 编写绘制gmm绘制边界的函数
from - 在圆形数据上的聚类结果
gmm - 在偏斜拉伸数据上的聚类结果
gmm 3 将GMM用作密度估计
GMM本质上是一个密度估计算法；也就是说，从技术的角度考虑，
一个 GMM 拟合的结果并不是一个聚类模型，而是描述数据分布的生成概率模型。
- 非线性边界的情况
# 构建非线性可分数据
如果使用2个成分聚类（即废了结果设置为2），基本没什么效果
gmm2 如果设置为多个聚类成分
gmm16 这里采用 16 个高斯曲线的混合形式不是为了找到数据的分隔的簇，而是为了对输入数据的总体分布建模。
4 由分布函数得到生成模型
分布函数的生成模型可以生成新的，与输入数据类似的随机分布函数（生成新的数据点）
用 GMM 拟合原始数据获得的 16 个成分生成的 400 个新数据点
Xnew 5 需要多少成分？
作为一种生成模型，GMM 提供了一种确定数据集最优成分数量的方法。
- 赤池信息量准则（Akaike information criterion) AIC
- 贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion) BIC
n_components 观察可得，在 8~12 个主成分的时候，AIC 较小
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