高斯混合模型算法可以用于各种聚类任务中,例如图像分割、文本聚类以及行为识别等。下面分别介绍其在图像分割和文本聚类中的应用。 1.图像分割 图像分割是将一张图像分成若干个不同的区域,用于目标识别、图像分类等领域。在图像分割中,高斯混合模型算法可以用于自然图像的色彩分割。将每个像素块看作是从多个高斯分布中随机...
高斯混合聚类模型数据 高斯混合模型应用案例 一个例子 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...
以一维数据为例,我们可以看到下图通过将多个单一的高斯模型加权叠加到一起就可以获得一个高斯混合模型,这个混合模型显然具备比单个高斯模型更强的拟合能力: 一个混合高斯分布就是多个高斯分布叠加而成的。那么,概率密度函数,可以被我们写成: 混合模型角度 如果当输入变量的维度高于一维时,就不能使用简单的加权来看了。
高斯混合模型聚类分析混合油气层分离系数埕北油田埕北低凸起油气成藏构造是受燕山,喜山期多次区域性抬升影响而形成,埕北油田东二上亚段构造高部位区域气层发育,经过二十余年生产开采,气顶区已非原始气层状态,气藏规模变小且分布不均,常规录井,测井方法难以判别气油界面.在油田综合调整过程中,为了确保水平井着陆在纯...
一、预备知识 1.1、协方差矩阵 1.2、黑塞矩阵 1.3、正定矩阵 二、高斯混合模型 2.1、标准差椭圆 2.2、高斯混合模型(GMM) 2.3、多元高斯混合 2.4、应用场景 2.5、kmeans应用 2.6、基本Jensen不等式应用 三、计算流程 一、预备知识 1.1、协方差矩阵 在高维计算协方差的时候,分母是n-1,而不是n。协方差矩阵的大小...
在这项工作,我们可以使用混合模型来带进聚类算法的帐户块。设置参数估计毫升方法下的问题,如何直接应用 EM 最大限度的可能性是不可能。通过使用一个变分近似,我们建议估计的块混合模型参数的一种算法。此逼近可以被视为企图使 EM 更温顺。其步骤中间混合模型的 EM 应用程序所进行的迭代算法的拟议的算法。它使模拟二...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。 本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解,期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型了另一种常见聚类算法K-...
提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布。所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模。由于高斯函数具有一些非常有用的性质。所以高斯混合模型被广泛地使用。 GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是。kmeans是把每一个...
根据上图,我们可以看到,如果我们用MLE来求解高斯混合模型的话,我们很难求得,因为上式中log后面有一个求和并且高斯分布也是多维的,这样我们是无法通过求导得到参数。 此时,我们就可以引入EM算法来解决。 EM算法解决的就是具有隐变量的混合模型的参数估计问题(隐变量的存在实际上就是数据缺失问题,缺失了各个样本来源于...