使用GMM 生成与原始数据类似的新数据点,适用于合成数据生成和数据增强等任务。 优缺点 优点: 灵活性:GMM 可以处理复杂的多峰数据分布,每个高斯组件允许不同的均值和协方差矩阵。 软分配:与 K-means 不同,GMM 为每个数据点分配概率,而不是硬分配,这种软分配适合处理...
终于讲到GMM模型了,不容易啊。 GMM模型,是由多个高斯分布组成(假设是由k个高斯组成),数学形式如下: 数据用x表示(假设一共有n个数据),GMM模型的概率用P(x)表示,将其中的一个数据写入公式中,可得该数据在GMM中的概率: 首先,需要明确一下各个参数的含义,和我们需要解决的问题: 这里要说一句:k是一个超参数,是...
算法第 1 行对高斯混合分布的模型参数进行初始化。然后,在第 2-12 行基于 EM 算法对模型参数进行迭代更新。若 EM 算法满足停止条件,则在第 14-17 行根据高斯混合分布确定簇划分,在第 18 行返回最终结果。 下图是使用 EM 算法更新 GMM 参数( K=2 )的一个例子。 Image Fig. 使用 EM 算法更新 GMM 参数的...
高斯混合模型(GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,就是用多个高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化变量分布,是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)分布的统计模型。GMM是一种常用的聚类算法,一般使用期望最大算法(Expectation Maximization,EM)进行估计。
从概念上解释:高斯混合模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。 高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如前面提到的,可以将 GMM 称为 概率的KMeans,这是因为 KMeans 和 GMM...
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组,并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用,包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中,将首先探讨混合模型,重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...
一、GMM模型的概述 GMM模型一般用来拟合静止的观测数据,它从经济学的角度分析模型的稳定性和鲁棒性,以及估计模型参数的准确性。它原本可以用于估计一组未知参数,例如通过给定实证拟合模型,或者提供模型和控制参数之间的最优拟合程度或优化。 二、GMM模型的方法 GMM模型主要分为三个部分:模型假设、观测式和估计模型。1...
高斯混合模型是混合模型中的一种，其概率密度由高斯分布的混合给出。在高斯混合模型中，数据被表示为高斯（正态）分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。GMM可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。GMM的原理 概率密度函数 高斯混合模型的概率密度...