当我们深入探讨GMM时协方差矩阵这一概念往往被视为模型的心脏——它不仅决定了每一个高斯分布的形态。也极大地影响着模型的表现。这个看似平凡的协方差矩阵。究竟有多重要? GMM模型本质上通过若干个高斯分布地加权以及来逼近复杂数据分布。每一个高斯分布都由均值以及协方差矩阵两部分定义。均值控制着高斯分布的中心,而协方差矩阵则定
GMM（高斯混合模型）中的协方差矩阵表示混合模型中各个高斯分布的形状和分布特性的重要参数。具体来说，它包含以下几个方面：数据的方差：对角线元素：协方差矩阵的对角线元素表示数据在每个维度上的方差。方差越大，说明数据在该维度上的分布越分散。这有助于我们了解数据在各个维度上的离散程度。数据的协...
1、任取向量a≠0，易知矩阵aaT半正定：因为任取向量x≠0，有xTaaTx=(aTx)2≥0（对称性证明略）2...
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...
gmm高维协方差矩阵高斯混合模型(GMM)中的高维协方差矩阵是用来度量多个随机变量之间关系的矩阵。该矩阵的大小与数据的维度相同,计算时分母是n-1,而不是n。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...