Python 离群点检测算法 -- GMM 星星在天空中聚集或分散,呈现出自然的分布。在统计学中,K-均值法是一种著名的聚类技术,可以识别出不同的聚类。而高斯混合模型(GMM)则提供了另一种视角,假设星星可能遵循多个不同的高斯分布。与 K-均值法相比,GMM 更具灵活性,因为 K-均值法只是 GMM 的一种特例。 GMM 是...
由于最终达到的最优取决于初始随机参数值,因此通常的做法是使用不同的随机初始化多次运行EM算法,并保留获得最高似然的模型。 Python实现 下面将使用Python实现EM算法,用于从给定数据集估计两个单变量高斯分布的GMM的参数。 首先导入所需的库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimport...
matlab在矩阵的处理上的确优于Python太多了,一方面不用导入库,也没有存在array,mat等类的转换和众多函数的比较和考虑。不过Python综合应用多,上至Web下至PC,从测试到开发都有很多人用,相比matlab还是做测试多一点。
完整案例 现在我们使用 Python 对一个大规模数据集进行 GMM 聚类,并展示如何进行算法优化和复杂的可视化。通过这个案例,大家基本可以理解其中的逻辑。 这里以一个合成的大数据集为例。 1. 设置环境和导入库 其中有不熟悉的库,可以单独查查,了解其功能。 importnumpyasnp...
三、python程序示例首先初始化分布。MU1 = [1 2]; SIGMA1 = [1 0; 0 0.5]; MU2 = [-1 -1]; SIGMA2 = [1 0; 0 1];并用这两个分布各生成1000个散点。点击查看代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture # 初始化分布参数 MU1 =...
GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值...
GMM模块 python gmm算法python GMM算法 第一章引子 假设放在你面前有5篮子鸡蛋,每个篮子有且仅有一种蛋,这些蛋表面上一模一样,就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素,分别是A、B、C、D、E。这个时候,你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设: 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。
使用 Python 从头开始实现 GMM 理解了数学原理，GMM的代码也不复杂，基本上上面的每一个公式使用1-2行就可以完成 首先，创建一个实验数据集，我们将为一维数据集实现 GMM，因为这个比较简单 import numpy as npn_samples = 100mu1, sigma1 = -5, 1.2 mu2, sigma2 = 5, 1.8 mu3, sigma3 = 0, 1.6...
1.EM算法求解GMM的python实现-基于kMeans实现参数初始化资源-CSDN文库 GMM相关: blog.csdn.net/deephub/a 高斯混合模型(GMM) - 戴文亮的文章 - 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/30 blog.csdn.net/jojozhang EM算法相关: EM算法存在的意义是什么? - Mark的回答 - 知乎 zhihu.com/question/4079 blog.csdn.net/we...
高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 本教程中,我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据...