2. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model) 多个高斯分布的线性叠加能拟合非常复杂的密度函数;通过足够多的高斯分布叠加,并调节它们的均值,协方差矩阵,以及线性组合的系数,可以精确地逼近任意连续密度([1], Section 2.3.9, p111)。 我们考虑K个高斯分布的线性叠加,这个高斯混合分布(Gaussian mixture distiburion)的概...
我们可以使用Python的sklearn库中的GaussianMixture类来实现GMM。下面是相关代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture # 设置随机种子以保证结果的可重复性 np.random.seed(0) # 创建三种水果的数据点(大小和重量) # 每种水果由一个高斯分布代表 apple...
实际上,从中心极限定理可以看出,Gaussian 分布(也叫做正态 (Normal) 分布)这个假设其实是比较合理的,除此之外,Gaussian 分布在计算上也有一些很好的性质,所以,虽然我们可以用不同的分布来随意地构造 XX Mixture Model ,但是还是 GMM 最为流行。另外,Mixture Model 本身其实也是可以变得任意复杂的,通过增加 Model 的...
而如果是硬分类的话,你所判断的就是女朋友家的狗,没有“多像”这个概念,所以不方便多模型的融合。 从中心极限定理的角度上看,把混合模型假设为高斯的是比较合理的,当然也可以根据实际数据定义成任何分布的Mixture Model,不过定义为高斯的在计算上有一些方便之处,另外,理论上可以通过增加Model的个数,用GMM近似任何...
而高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)就是一种强大的工具,可以帮助我们解决这一问题。 一、什么是高斯混合模型? 高斯混合模型是一种基于概率密度函数的聚类方法。它假设每个聚类都是由多个高斯分布(也称为正态分布)组成的混合分布。简单来说,GMM可以看作是将单一的高斯分布函数进行了扩展,使其能够更准确地...
1.Introduction Gaussian mixture models are a probabilistic model for representing normally distributed subpopulations within an overall population. Mixture models in general don’t require knowin... Gaussian Mixture Model(GMM)探索 最近一直在看无监督学习相关的只是,在前面了解了kmeans聚类算法和层次聚类之后,...
代码实现：通过生成不同高斯分布的数据点（模拟不同种类的水果大小与重量），使用Python的sklearn库中的GaussianMixture类进行GMM拟合，估计原始分布参数。算法评价：优点：软聚类，为数据点分配每个类的概率；聚类形状灵活，适应不同形状；参数估计可用于生成模型。缺点：计算复杂性高，初始化敏感，需预先确定...
uniform机器学习极简入门3我们介绍了KMeans的基本概念,这个方法是给每个样本归属一个类别,我们可以找出每个类别的原型向量,但是很多场景里往往不是这种0-1事件,我们需要的是某个样本属于各个类别的概率。高斯混合聚类模型正是这样一种模型,用概率分布来表示类别标签。
而在这篇博文里, 我要介绍的是另外一种比较流行的聚类方法---GMM (Gaussian Mixture Model)。 GMM 和 k-means 其实是十分相似的,区别仅仅在于对 GMM 来说,我们引入了概率。说到这里,我想先补充一点东西。统计学习的模型 有两种,一种是概率模型,一种是非概率模型。所谓概率模型,就是指我们要学习的模型的形式...
在深入探讨高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)与K-means算法之间的关系前，让我们首先回顾一下这两类聚类算法的基本概念与应用背景。硬聚类与软聚类的区别主要在于，硬聚类将数据点明确地分配到某个类别中，每个数据点只属于一个类别；而软聚类则通过概率方式为数据点分配到多个类别中的可能性。K...