上一次我们谈到了用 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 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign ...
机器学习过程一般包括两步:(1)建模构建、目标优化;(2)求解,求解目标优化 在此前一文中,广义的隐变量模型已经陈述了 huangzhengxiang:机器学习入门(17)隐变量模型 Latent Variable (在表象的背后,总有一个不为人知的秘密。)6 赞同 · 0 评论文章 这里讨论一个特例:GMM ...
因为CDF表示的是数值小于等于x的分布概率。 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...
Gaussian Mixture Model ( GMM )Leijon, Arne
1.create_class_gmm — Create a Gaussian Mixture Model for classification 创建一个高斯混合模型分类器 create_class_gmm( : : NumDim, NumClasses, NumCenters, CovarType, Preprocessing, NumComponents, RandSeed : GMMHandle) *NumDim 数据维数,如2D图像数据为2 ...
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。
Gaussian Mixture Model (GMM) and Hidden Markov Model (HMM) Samudravijaya K Tata Institute of Fundamental Research, Mumbai chief@tifr.res.in 09-JAN-2009 1 of 88 Pattern Recognition Model Training Generation Input Signal Processing Testing Pattern Output Matching GMM: static patterns HMM: sequential...
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...
1 高斯混合聚类概述(GMM) 基本定义: 假设已知空间概率分布是由k个高斯分布混合而成,每个样本都是来源于这混合分布的采样。 公式表示如下 其中第i个分量的高斯分布表示如下 公式很直接表示了某个样本xj的概率是由多个高斯分布组合而成。其中\alpha表示第i个高斯分布的先验概率。
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。