因此,可以通过高斯混合模型进行逼近,然后从中采样数据,通过解码器等操作生成新图像。
GMM 的主要原理如下: 1.模型表示:GMM假设观测数据是由多个高斯分布组成的线性组合。每个分量代表一个高斯分布,其中包含均值向量和协方差矩阵。GMM 的概率密度函数可以表示为所有分量的加权和。 2.参数估计:GMM 的参数估计通常使用最大似然估计方法。给定观测数据,通过迭代算法(如期望最大化算法-EM算法)来估计每个分量...
聚类分析: GMM模型可以用于对数据进行聚类,每个高斯分布代表一个簇。 与k-means算法相比,GMM模型可以更好地处理数据分布不规则的情况,因为它可以学习数据的形状和方差。 密度估计: GMM模型可以用来估计数据的概率密度函数。 这对于异常值检测、数据生成等任务非常有用。 语音识别: GMM模型常用于建模语音特征,...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。 本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解,期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型了另一种常见聚类算法K-m...
高斯混合模型(GMM)的工作原理主要有以下几个部分: 一、模型定义 GMM假设数据来自K个多元高斯分布的混合: p(x) = ∑πk * N(x | μk, Σk) k = 1...K πk 是第k个高斯分布的混合权重 N(x | μk, Σk) 表示第k个多元高斯分布,μk是均值,Σk是协方差矩阵 ...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model - GMM)是一种非监督的聚类算法,通过寻找数据内部的潜在分布形状,并不断迭代更新分布的参数,逐渐拟合出数据的群聚特征。然而,实现聚类之前,我们的处境恰巧诠释了一问三不知的情形: 不知道有几个分布 不知道分布长什么样子 ...
GMM基本原理 GMM=Gaussian-Mixed-Model 即高斯混合模型,通过多个高斯分布模型的加权组合,我们可以用来拟合任意类型的分布。 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),...
5.05-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类是深度学习!【OpenCV图像分割】不愧是全网最强OpenCV教程!从底层源码到项目实战逐一讲解透彻!——(人工智能、深度学习、神经网络)的第5集视频,该合集共计16集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
GMM工作原理分为三个部分：数据分布描述、混合高斯分布概念、GMM参数估计。数据分布描述涉及单一与混合高斯分布，混合高斯分布通过多个单高斯分布线性组合拟合复杂分布数据。GMM通过最大似然估计参数，基于迭代思想的EM算法实现参数优化，核心思想包括假设、计算每个点属于各高斯分布概率、更新参数直至收敛。拟合后...