高斯混合模型拟合曲线 高斯混合模型可以用于曲线拟合,它可以将复杂的曲线分解成多个简单的高斯分布,每个高斯分布都代表了曲线的一个局部特征。通过将多个高斯分布组合起来,就可以拟合出整个曲线。 具体的拟合过程如下: 1.选择高斯分布的数量和初始参数,可以使用EM算法进行优化。 2.对每一个数据点计算其在每个高斯分布下...
GMM高斯混合模型 一、GMM简介 GMM 全称是高斯混合模型,顾名思义,其本质就是将n个高斯模型混合叠加在一起,主要用处是用来作异常检测,聚类等;优点就是可解释性好,在低维数据上有着不错的效果; 常见的异常检测算法,例如:KNN,Kmeans,通常在低维数据上有不错的效果,在高维数据上的表现就不是很好,原因如下: 1、...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM) 是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布) 的, 当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 下面是一个高斯混合分布得例子,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据...
在实际应用中,kmeans的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。 二高斯混合模型,可以看作是kmeans思想的一个扩展。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns sns.set() %matplotlib inline import matplotlib...
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