1.1.1、GMM (1)基本概念 (2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点参考该篇博文: 版权声明:本文为CSDN博主「deep...
最后编写运行EM算法的主函数,在e步和m步之间迭代指定次数的迭代: 代码语言:javascript 复制 defgmm_em(x,max_iter=100):"""Gaussian mixture model estimation using Expectation-Maximization""" mean1,mean2,std1,std2,w1,w2=init_params(x)foriinrange(max_iter):print(f'Iteration {i}: μ1 = {mean...
4. GMM 聚类的python代码理解 ###高斯混合聚类的手推代码理解#导入可能需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath# 生成实验数据##生成数据x=[0.697,0.774,0.634,0.608,0.556,0.403,0.481,0.437,0.666,0.243,0.245,0.343,0.639,0.657,0.360,0.593,0.719,0.359,0.339,0.282,0.748,0....
在Python中,你可以使用scikit-learn库中的GaussianMixture类来实现GMM。 以下是一个简单的GMM实现示例: python复制代码: from sklearn.mixture import GaussianMixture import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LogNorm # 生成一些随机样本数据 np.random.seed(1) n_samples...
算法就是随机产生两个不同中心的高斯分布的数据点,再用mixture.GMM进行拟合。 关键部分代码拆分如下。 1. 准备数据 产生以20,20 为中心的满足标准正态分布的300个样本点。 shifted_gaussian = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 20]) ...
下面让我们来看一看 GMM 的 log-likelihood function : 求解最大似然估计过程如下: 1. 估计数据由每个 Component 生成的概率(并不是每个 Component 被选中的概率):对于每个数据 xi 来说,它由第 k 个 Component 生成的概率为 由于式子里的 方差 和 均值 也是需要我们估计的值,我们采用迭代法,在计算时将取上一...
GaussianMixture():GMM类的初始化,其中n_components表示高斯成分的数量。 3. 使用EM算法进行训练 通过期望最大化(EM)算法训练模型。 # 训练模型gmm.fit(data.reshape(-1,1))# 将数据变换为二维数组 1. 2. 代码解释: fit():通过给定数据训练模型,data.reshape(-1, 1)将一维数组转换为用于 GMM 的适当形状...
在Stata中,实现广义矩估计(GMM)模型通常使用xtabond或xtdpdsys命令。下面我将分别介绍差分GMM和系统GMM的Stata代码实现方法,并给出相应的代码示例。 1. 差分GMM的Stata代码 差分GMM(Difference GMM)是由Arellano and Bond (1991)提出的,它通过对差分后的方程进行GMM估计来解决动态面板数据模型中的内生性问题。 基本语...
GMM-实现聚类的代码示例 Matlab 代码: 1% GMM code23functionvarargout =gmm(X, K_or_centroids)45% input X:N-by-D data matrix6% input K_or_centroids: K-by-D centroids78% 阈值9threshold =1e-15;10% 读取数据维度11[N, D] =size(X);12% 判断输入质心是否为标量13if isscalar(K_or_centroids...
下面是GMM算法的MATLAB代码实现 clc;clear;filename='car.avi';%文件名字可自行修改vidObj=VideoReader(filename);I=readFrame(vidObj);% 读入第一帧作为背景帧I=rgb2gray(I);fr_bw=I;[height,width]=size(fr_bw);%求每帧图像大小fg=zeros(height,width);%定义前景和背景矩阵bg_bw=zeros(height,width);...