软聚类: GMM属于软聚类方法,它为每个数据点分配属于每个类的概率,而不是硬分配到某一类。这使得GMM能够表达不确定性,适用于模糊边界的情况。 聚类形状的灵活性: 由于使用了协方差矩阵,GMM可以形成各种形状的聚类,包括椭圆形、圆形和拉伸形状,而不仅仅是球形聚类。 参数估计: GMM不仅可以进行聚类,还可以估计数据的生...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种常用的概率模型,用于描述数据的分布情况,尤其在聚类和密度估计中广泛应用。下面是对您提供的公式的详细解释。 公式解析 公式可以分为两个主要部分: 1. 混合模型的整体表达: (1)p(s∣M,Σ,Π)=∑l=1Lπ(l)G(s∣m(l),Σ(l))p(s∣M,Σ,Π):表示给定...
高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)是一种常见的混合模型,其概率密度由高斯分布的混合给出: X是一个d维向量。 μₖ是第k个高斯分量的平均向量。 Σₖ是第k个高斯分量的协方差矩阵。 N (x;μₖ,Σₖ)为第k个分量的多元正态密度函数: 对于单变量高斯分布,概率密度可以简化为: μₖ是第k个...
高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)是一种常见的混合模型,其概率密度由高斯分布的混合给出: X是一个d维向量。 μₖ是第k个高斯分量的平均向量。 Σₖ是第k个高斯分量的协方差矩阵。 N (x;μₖ,Σₖ)为第k个分量的多元正态密度...
其中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常见的混合模型，其概率密度由高斯分布的混合给出。本文将首先探讨混合模型的基本原理，重点讨论高斯混合模型及其应用。然后将研究如何使用一种称为期望最大化（Expectation-Maximization, EM）的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。最...
1.create_class_gmm — Create a Gaussian Mixture Model for classification 创建一个高斯混合模型分类器create_class_gmm( : : NumDim, NumClasses, NumCenters, CovarType, Preprocessing, NumComponents, RandSeed : GMMHandle)*NumDim 数据维数,如2D图像数据为2*NumClasses 分类器分类种数...
3.高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM) 3.1 公式 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展,GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。 举例来说: 想象下现在咱们不再考察全部用户的身高,而是要在模型中同时考虑男性和女性的身高。假定之前的样本里男女都有,那么之前所画的高斯分布其实是两个高斯分布的叠加的...
高斯混合模型 图像分类 高斯混合模型gmm 1.高斯混合模型概念 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是一种聚类算法,它是多个高斯分布函数的线性组合,通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型: 其中K为高斯混合模型中成分的个数,g为高斯分布密度,均值是...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种概率模型,用于表示由多个高斯分布(正态分布)组成的复杂分布。 谱学习算法(Spectral Learning Algorithms)是一类利用线性代数中的矩阵分解技术来估计模型参数的方法,在自然语言处理、机器学习等领域有广泛的应用。