高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种概率模型,用于表示由多个高斯分布(正态分布)组成的复杂分布。 谱学习算法(Spectral Learning Algorithms)是一类利用线性代数中的矩阵分解技术来估计模型参数的方法,在自然语言处理、机器学习等领域有广泛的应用。 高斯混合模型(GMM) 目标公式: 给定一组观测数据 ,GMM ...
GaussianMixtureModel概述 GMM算法,又称混合高斯模型,它的核心思想是任意形状的概率分布都可以用多个高斯分布函数去近似,也就是说GMM就是有多个单高斯密度分布(Gaussian)组成的,每个Gaussian叫一个"Component",这些"Component"线性加成在一起就组成了GMM的概率密度函数,也就是下面的函数。计算公式为: 其中,K代表聚类个...
一、模型介绍 这一章开始介绍高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model) 这里的高斯指高斯分布,混合是指有多个高斯分布混合在一起,比如图1-1中,有两个高斯分布,这是一组一维数据,纵轴表示概率,此图也是概率密度函数图。其中蓝色的曲线代表每一个高斯分布的概率密度,红色曲线代表两个高斯模型叠加而成的混合概率密度。
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...
高斯混合模型(GMM算法) | 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model ,GMM)是指样本数据服从多个不同参数的高斯分布。 假定一组样本数据由K个满足不同参数分布的高斯(正态)分布概率模型混合而成,但是不知道具体每个数据究竟来自哪个高斯分布,更可能是以一 定的概率Pj来自于第j个高斯模型(表示高斯模型对所有数据均有不同...
3.高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM) 3.1 公式 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展,GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。 举例来说: 想象下现在咱们不再考察全部用户的身高,而是要在模型中同时考虑男性和女性的身高。假定之前的样本里男女都有,那么之前所画的高斯分布其实是两个高斯分布的叠加的...
Clustering:Gaussian Mixture Model and Expectation Maximization 在统计学中,Mixture Model是个概率模型,利用概率密度来对数据分簇,当然Mixture Model不只是可以用来分簇,只是我们在这里使用Mixture Model来进行分簇,借此来学习这个概率模型。 Mixture Model通常和概率... ...
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近似任何概率分布。 混合高斯模型的定义为: 其中K为模型的个数,πk为第k个高斯的权重,则为第k个高斯的概率...
算法大鉴赏:高斯混合模型(Gaussian mixture model) - 知乎 (zhihu.com) 与k均值区别 最佳聚类实践:高斯混合模型(GMM) - 知乎 (zhihu.com) GMM不需要对数据做标准化处理 machine learning - Is it important to make a feature scaling before using Gaussian Mixture Model? - Cross Validated (stackexchange.com...