基于高斯混合模型和谱聚类的数据聚类及计算轮廓系数评估附Matlab仿真

基于高斯混合模型和谱聚类的数据聚类及计算轮廓系数评估附Matlab仿真

概述：
数据聚类是一种常见的机器学习任务，它的目标是将数据集中的样本划分为具有相似特征的组。在本文中，我们将介绍如何使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和谱聚类（Spectral Clustering）算法来实现数据聚类，并使用轮廓系数（Silhouette Coefficient）对聚类结果进行评估。我们还将提供相应的Matlab代码来进行仿真实验。

1. 数据集准备：
   首先，我们需要准备一个用于聚类的数据集。在这个例子中，我们使用一个二维的数据集，其中包含了不同的聚类簇。你可以根据需要自行生成或使用已有的数据集。

2. 高斯混合模型（GMM）：
   GMM是一种概率模型，它假设数据集中的每个聚类簇都是由多个高斯分布组成的。在这里，我们使用GMM来估计数据集中聚类簇的参数，并将每个样本分配给最可能的簇。下面是使用Matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox实现GMM的示例代码：

% 导入数据集
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