Choosing starting values for the EM algorithm for getting the highest likelihood in multivariate Gaussian mixture models. Comput. Stat. Data Anal. 41 (3-4).Biernacki C, Celeux C, Gerard G. Choosing starting val
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是机器学习中一种常用的聚类算法,本文介绍了其原理,并推导了其参数估计的过程。主要参考Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》。 以粗体小写字母表示向量,粗体大写字母表示矩阵;标量不加粗,大写表示常数。 1. 高斯分布 高斯分布(Gaussian distribution)...
混合模型:以概论为基础的‘软聚类(soft clustering), 每一个聚类是一个生成模型(generative model)即学习模型参数比如多维高斯模型,学习的是模型的均值、协方差。对比‘硬聚类(hard clustering)比如k-mean…
Expectation Maximisation for a Gaussian Mixture Model Implemetation of the expectation maximisation algorithm for Gaussian Mixture Models in C++ - Linus-J/EM
Iftekhar Naim and Daniel Gildea. Convergence of the em algorithm for gaussian mixtures with unbalanced mixing coefficients. In International Conference on Machine Learning, 2012. Jan R Magnus and Heinz Neudecker. Matrix differential calculus with applications in statistics and econometrics. John Wiley & ...
EM 算法是一种迭代算法,1977 年由 Dempster 等人总结提出,用于含隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM 算法的每次迭代由两步组成:E 步,求期望(expectation);M 步,求极大(maximization)。所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximization algorithm),简称 EM 算法。
【转】详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM) 【转】详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM) 转载自:https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 作者:林立民爱洗澡 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~...
最近在看晓川老(shi)师(shu)的博士论文,接触了混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)和EM(Expectation Maximization)算法,不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料,在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解,详细梳理了混合高斯模型和EM算法。
一、引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于
- 混合模型的参数估计。比如高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），通过 EM 算法来确定每个高斯分布的均值、方差和混合比例。2.机器学习：- 聚类分析。帮助将数据分组为不同的簇，如 K-Means 算法的一种扩展形式就使用了 EM 算法。- 图像识别。在图像特征提取和分类任务中，用于估计模型的参数。3.自然语言处理...