GMM算法原理 GMM(Gaussian Mixture Model)算法是一种聚类算法,它基于概率模型,将数据分成多个高斯分布的混合模型,每个高斯分布代表一个簇。它在图像分割、语音识别、行为识别等领域具有广泛的应用。 GMM算法的核心思想是将数据点看成是从多个高斯分布中随机生成的,每个高斯分布都代表一个簇。在聚类的过程中,我们需要估...
GMM算法的原理可以分为两个方面:参数估计和聚类。下面将详细介绍GMM算法的原理。 参数估计: 1.初始化参数:选择初始的高斯分布数量K、均值μ、协方差矩阵Σ和每个高斯分布的权重π。 2. E步(Expectation):计算每个样本属于每个高斯分布的后验概率γ,即每个样本属于每个聚类的概率。 3. M步(Maximization):更新模型...
GMM的算法原理可以简要概括为以下几个步骤: 2.1 首先需要初始化GMM模型的参数,包括高斯分布的数量、均值、协方差矩阵以及每个高斯分布的权重。 2.2 E 在E步中,计算每个样本属于每个高斯分布的后验概率。这可以通过使用贝叶斯公式来计算,其中后验概率等于先验概率与似然函数的乘积除以归一化因子。 2.3 M 在M步中,根据...
GMM是一个非监督模型,与Kmeans、LVQ算法相比,GMM分类结果是一个概率。 图片来源(网页链接) GMM算法 (1) GMM属于生成模型,通过计算联合概率分布,来求解条件概率 p(y|x)=p(x,y)/p(y),我们目的是求各个分布的参数:即各个分布的均值-方差-类别权重,并用求解结果来对新样本分类。 (2) 求解过程:采用EM算法进...
GMM算法的原理如下: 1.初始化:随机初始化k个高斯分布的参数,包括均值、协方差矩阵和权重。 2. Expectation Step(E步):对于每个数据点,计算其属于每个高斯分布的后验概率,即计算每个高斯分布对观测数据的响应度。 -根据当前的高斯分布参数计算每个数据点属于每个分布的概率。 -将每个数据点分配给后验概率最大的高斯...
EM算法流程 1、初始化分布参数 2、E-step:根据参数 计算每个样本属于 的概率(也就是我们的Q) 3、M-step:根据Q,求出含有 的似然函数的下界并最大化它,得到新的参数 4、不断地迭代更新下去,直到收敛。 三、GMM(高斯混合模型) GMM(Gaussian mixture model),高斯混合模型,也可以简写成MOG.高斯模型就是用高斯...
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。 1. GMM模型: ...
GMM算法原理高斯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,将一个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。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程:图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次,也可以认为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比...
从理论公式推导GMM 随机变量X是有K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为φ1,φ2...φK,第i个高斯分布的均值为μi,方差为Σi。若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2...xn,试估计参数φ,μ,Σ。 E-step M-step 将多项分布和高斯分布的参数带入: ...