一、EM算法EM算法是一种迭代算法,用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据,Z为隐藏的随机变量数据,Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为:P(Y|θ)=∑ZP(Y,Z|θ)=∑ZP(Z|θ) P(Y|Z,θ)模型参数θ的极大似然估计为:θ...
gmm = GaussianMixture(n_components=3) labels = gmm.fit_predict(X) 可以检查EM算法收敛需要多少次迭代: print(gmm.n_iter_) 2 EM算法只需两次迭代即可收敛。检查估计的GMM参数: print('Weights:', gmm.weights_) print('Means:\n', gmm.means_) print('Covariances:\n', gmm.covariances_) 结果如下...
EM算法就是这样一个算法。 简单说来,EM算法分两个步骤。 第一个步骤是E(期望),用来更新隐变量WW; 第二个步骤是M(最大化),用来更新GMM中各高斯分布的参量μj,σj。 然后重复进行以上两个步骤,直到达到迭代终止条件。 3. 具体步骤以及Python实现 完整代码在第4节。 首先,我们先引用一些我们需要用到的库和函...
1.1、高斯混合模型(GMM)及期望最大(EM)算法 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...
简单说来,EM算法分两个步骤。 第一个步骤是E(期望),用来更新隐变量WW; 第二个步骤是M(最大化),用来更新GMM中各高斯分布的参量 然后重复进行以上两个步骤,直到达到迭代终止条件。 3. 具体步骤以及Python实现 完整代码在第4节。 首先,我们先引用一些我们需要用到的库和函数。
多维特征两类别GMM分类器EM算法Python自编程实现 一、流程概述 在实现多维特征两类别GMM(高斯混合模型)分类器的EM(期望最大化)算法时,可以按照以下步骤进行: 数据预处理初始化参数执行EM算法模型评估结果可视化 流程步骤 二、代码实现 1. 数据预处理 首先,导入所需的库并生成一些示例数据。我们用numpy来生成数据,matp...
Python编码 让我们从头开始用python编写GMM的基本实现。生成一维数据。初始化GMM的参数：μ，π，Σ。 运行EM算法的第一次迭代 将此代码放在for循环中，并将其放在类对象中。我们已经建立并运行了一个一维数据模型。同样的原理也适用于更高维度(≥2D)。唯一的区别是我们将使用多元高斯分布。让我们为2D模型编写Python...
基于Python实现的GMM算法的语音数字识别 目录 1 任务描述 1 2 实验环境 1 3 实验方案 1 3.1 MFCC 特征提取 1 3.2 GMM 分类 2 3.3 GMM 实现 3 4 运行手册 5 5 实验结果及运行截图 6 1任务描述 基于数字语音数据集，编写代码，使用 GMM 算法完成语音识别，对输入的一段音频进行分类，输出语音中的数字...
gmm算法实现python gmapping算法流程图,slam_gmapping是gmapping的基于ros的壳,我们先从壳入手参考论文:ImprovedTechniquesforGridMappingwithRao-BlackwellizedParticleFilters参考博客:白巧克力pf原理讲解GMappingSLAM源码阅读(草稿)gmapping分析主要是breaham算法分