高斯混合模型(GMM)因其灵活性和对数据分布的深入理解,在多个领域都有广泛的应用。以下是GMM应用的一些详细案例。3.1聚类分析 聚类分析是GMM最典型的应用之一。在聚类分析中,GMM允许每个数据点以不同的概率属于多个聚类,这使得它在处理重叠聚类时比传统的硬聚类方法更为有效。例如,在市场细分中,GMM可以用于识别...
② 高斯混合模型 :高斯混合模型的聚类分析结果是 ,某个样本被分到了某个聚类分组中 , 但是除此之外还给出了该样本 属于 该聚类的概率, 意思是该样本 并不是 一定属于该聚类 , 而是有一定几率属于; ③ 高斯混合模型 应用场景 :高斯混合模型 需要训练学习出 概率密度函数 , 该方法除了用于 聚类分析 外 , 还...
2,模型聚类:高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类采用概率模型来表达聚类原型。换句话说,GMM聚类方法最终得到的是样本属于每个类别的概率,而不是像K均值那样将它直接归化为某一类别,因此也称为软聚类。 高斯混合分布的模型参数{(αi,μi,Σ)|1≤i≤k}{(αi,μi,Σi)|1≤i≤k}。αi 代表各个混合成分的系数(m...
简单来说,每一个聚类都可以用一个高斯分布来描述,而数据集则可以被认为是这些高斯分布的混合。GMM的目标是:找出最能代表数据的高斯分布的参数(均值、协方差和混合系数)。 EM(期望最大化)算法通常用于优化GMM的参数。EM算法迭代地执行以下两个步骤: 期望步骤 (E-step):给定当前的模型参数,计算数据点属于每个聚类...
在数据分析领域,聚类分析是一种无监督学习方法,旨在将相似的数据点归为一类。在众多聚类算法中,高斯混合模型(GMM)因其灵活性和强大的适应性而备受关注。本文将详细介绍GMM的原理、应用及其在实际数据分析中的优势。 二、高斯混合模型简介 高斯混合模型是一种概率模型,假设数据是由多个高斯分布混合而成。换句话说,每个...
K-means算法、高斯混合模型 简介: 本节介绍STANFORD机器学习公开课中的第12、13集视频中的算法:K-means算法、高斯混合模型(GMM)。(9、10、11集不进行介绍,略过了哈) 一、K-means算法 属于无监督学习的聚类算法,给定一组未标定的数据(输入样本),对其进行分类,假设可分为k个类。由于算法比较直观,故直接给出步...
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(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。 在本文中,将首先探讨混合模型,重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技...
为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理,本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据,再采用GMM来聚类。 1) 数据 三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示: ▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差 每个高斯组件函数分配不同的权重,其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为50%,3号组件权重为20%...
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。 本文从高斯分布开始逐步透彻讲解高斯混合模型 高斯分布 高斯分布有两个参数: μ= mean(数据的中心) σ2 =variance(数据的分布扩展范围) μ是高斯分布的位置参数。由概率密度函数图像可知,离μ越近概率密度越大,离μ越远概率越小。高...
高斯混合模型(GMM)可以看做是k-means模型的一个优化。它既是一种工业界常用的技术手段,也是一种生成式模型。高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示,从而拟合出任意形状的数据分布。在最简单的场景中,GMM可以用与k-means相同的方式进行聚类。