K-means 非线性分类器也可纳入交替最小化训练框架
caglar_ee · x · 2026-11-11
作者在前文讨论的基础上提出：可以用此前讨论过的基于 K-means 的非线性分类器作为模型的输出分类器。
- 虽然这会让整体结构更复杂，但整个模型仍可用交替最小化（alternating minimization）来训练，因为耦合只通过变分后验下的期望发生。
- 代价是 E 步不再有解析解：计算后验 q(yₙ,zₙ=k|xₙ) 时，需要对每个 q 求解一个带约束的 KL 散度最小化问题。
所属事件:K-means 分类器被证实为 GMM 特例并可做分布外检测(2 条相关)→
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