高斯混合模型(GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,就是用多个高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化变量分布,是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)分布的统计模型。GMM是一种常用的聚类算法,一般使用期望最大算法(Expectation Maximization,EM)进行估计。 首先我们给出高斯分布的概念,即连续随机...
def train_gmm(data,n_compenents=3,n_steps=50, plot_intermediate_steps_flag=True): """ Training step of the GMM model Parameters --- data : array-like, shape (n_samples,) The data. n_components : int The number of clusters n_steps: int number of iterati...
终于讲到GMM模型了,不容易啊。 GMM模型,是由多个高斯分布组成(假设是由k个高斯组成),数学形式如下: 数据用x表示(假设一共有n个数据),GMM模型的概率用P(x)表示,将其中的一个数据写入公式中,可得该数据在GMM中的概率: 首先,需要明确一下各个参数的含义,和我们需要解决的问题: 这里要说一句:k是一个超参数,是...
deftrain_gmm(data,n_compenents=3,n_steps=50, plot_intermediate_steps_flag=True):""" Training step of the GMM modelParameters---data : array-like, shape (n_samples,)The data.n_components : intThe number of clustersn_steps: intnumber of iterations...
P(x)=∑k=1Kαk∗N(μk,σk)其中∑k=1Kαk=1,K为高斯分布的个数。 要获得高斯混合模型准确的数学表达,需要得到的参数有: θ={{α 1,α2,...,αK},{μ1,μ 2,...,μK},{σ1,σ2,...,σK}} 这些参数一共有3K个。 2.用MLE求高斯混合模型的困境 ...
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...
高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如: 它假设簇是球形的并且大小相同,这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是...
高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如: 它假设簇是球形的并且大小相同,这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也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。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...
高斯混合模型是混合模型中的一种，其概率密度由高斯分布的混合给出。在高斯混合模型中，数据被表示为高斯（正态）分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。GMM可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。GMM的原理 概率密度函数 高斯混合模型的概率密度...