上面的全概率公式中,P(A)就表示第一个高斯的概率分布,P(B)表示第二个高斯的概率分布,P(C)表示第三个高斯的概率分布。P(D|A)表示在第一个高斯中取得数据D的概率,P(D|B)表示在第二个高斯中取得数据D的概率,P(D|C)表示在第三个高斯中取得数据D的概率。P(D)表示取得整体数据D的概率。 而公式中的参数...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种常用的概率模型,用于对复杂数据分布进行建模和拟合。它由多个高斯分布组合而成,每个高斯分布称为一个分量,每个分量都有自己的均值、...
高斯混合模型: 1、温和的聚类算法,这种聚类算法假定每个类都遵循特定的统计分布。 2、步骤: 初始化K个高斯分布 将数据集聚类成我们初始化的两个高斯——期望步骤或E步骤 基于软聚类重新估计高斯——最大化或M步骤 评估对数似然来检查收敛,收敛——>输出结果 不收敛——>返回第二步骤,直至收敛为止。 3、具体操作...
⾼斯分布,也称正态分布,是连续随机变量的模型中应用最广泛的分布。在第一篇文章就简单讨论过一元高斯分布的性质,本文重点讨论多元高斯分布,对于D维向量x,其多元高斯分布形式是 N(x|μ,Σ)=1(2π)D21|Σ|12exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}(1) 其中,μ是⼀个D维均值向量,Σ是⼀个D×...
在混合高斯分布模型中,我们假设数据是由多个高斯分布组成的混合体。每个高斯分布称为一个子模型,而混合高斯分布则是这些子模型加权求和得到的。 在本文中,我们将详细介绍混合高斯分布子模型的相关概念、数学表示和应用场景。 2. 混合高斯分布的定义 混合高斯分布是一种以多个高斯分布为基础构建起来的概率密度函数。假设...
个高斯分布 生成 高斯混合分布 , 这里的 k 是聚类分组的个数 ; V . 概率密度函数 概率密度函数 : ① 组件 ( 高斯分布 ) :每个高斯分布 , 都是一个组件 , 代表一个聚类分组中的样本分布 ; ② 组件叠加 ( 高斯混合分布 ) : k 个组件 ( 高斯分布 ) 线性叠加 , 组成了 高斯混合模型的 概率密度函数 ...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况(或者是同一类分布但参数不一样,或者是不同类型的分布,比如正态分布和伯努利分布)。 如图1,图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别...
从概念上解释:高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。 高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如前面提到的,可以将 GMM 称为 概率的KMeans,这是因为 KMeans 和 GMM 的起点和训练过程是相同的。 但是,KMeans...
每个子模型对应一个高斯分布,其中包含了该子模型生成数据的概率密度函数。而观测数据则通过这些概率密度函数进行加权求和得到。 具体地,设混合高斯分布有K个子模型,每个子模型对应一个高斯分布。每个子模型的概率密度函数可以表示为: 其中, 为观测数据, 为第k个子模型的参数。 整体的混合高斯分布的概率密度函数可以...
目录 高斯混合模型: sklearn高斯混合模型: 高斯混合模型总结: 高斯混合模型附录: 聚类分析过程: 聚类验证: 外部评价指标: 内部评价指标: 高斯混合模型: 1、温和的聚类算法,这种聚类算法假定每个类都遵循特定的统计分布。 2、步骤: 初始化K个高斯分布 将数据集聚类成我们初始化的两个高斯——期望步骤或E步骤 基于...