在实际应用中u通常用样本均值来代替,Σ通常用样本方差来代替。很容易判断一个样x本是否属于类别C。因为每个类别都有自己的u和Σ,把x代入(1)式,当概率大于一定阈值时我们就认为x属于C类。 从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样...
下面是一个简单的实现GMM算法的C语言代码: c include <stdio.h> include <stdlib.h> include <math.h> define N 100样本数量 define K 3高斯分布数量 double data[N][2];样本数据 double mu[K][2], sigma[K][2][2];高斯分布参数 double weight[K];高斯分布权重 void init_params() { 初始化高斯...
在实际应用中u通常用样本均值来代替,Σ通常用样本方差来代替。很容易判断一个样x本是否属于类别C。因为每个类别都有自己的u和Σ,把x代入(1)式,当概率大于一定阈值时我们就认为x属于C类。 从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样...
c=rdct(y).'; %实数的离散余弦变换 nf=size(c,1); nc=nc+1; %得到13维系数 if p>nc c(:,nc+1:end)=[]; % 当滤波器个数比所需维数多的时候,就将后面滤波器获得的参数删去 elseif p<nc c=[c zeros(nf,nc-p)]; %滤波器个数少的时候,用0补齐 end %得到 mel cepstrum output: one fra...
化简可得求解公式: \mu = (\mu_1,\mu_2,...,\mu_d)\\ \mu_j=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_{i,j}.\\ j=1,2,...,d.\\ \Sigma = [a_{r,c}]\\ a_{r,c}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (X_{i,r}-\mu_r)^T(X_{i,c}-\mu_c)\\ r=1,2,...,d.\\ c=1,2,...
1.期望步骤:计算成员值r_ic。这是数据点x_i属于聚类c的概率。2. 最大化步骤：计算一个新参数mc，该参数确定属于不同聚类的点的分数。 通过计算每个聚类c的MLE来更新参数μ，π，Σ。重复EM步骤，直到对数似然值L收敛。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，...
[speakerGmm(i).mu, speakerGmm(i).sigm,speakerGmm(i).c] = gmm_estimate(speaker(i).mfcc,gaussianNum); fprintf(' 完成!!'); end fprintf('\n'); clear all; % === recognition fprintf('\n识别中...\n\n'); load speakerData; load ...
C-高斯模型3 现在对于一个随机数,每一个点来自混合模型1概率为0.5,来自混合模型2概率为0.5,得到统计信息: 可能已经观察到:只要将信号分为前后两段分别用MLE解高斯模型不就可以?其实这个时候,已经默默地用了一个性质:数据来自模型1或2的概率为0.5,可见一旦该特性确定,混合模型不过是普通的MLE求解问题,可现实情况怎...
其中每个内生回归变量的第一阶段回归形式同( c )式,即因变量是某个 X ,回归变量是所有工具变量( Z )和所有包含的外生变量( W)。所有这些第一阶段回归一起得到了每个内生回归变量的预测值。 在2SLS 的第二阶段中,用 OLS 估计内生回归变量( X )分别用其预测值( \hat{X} )替换后的(a)式。得到的 \...
另外,Mixture Model 本身其实也是可以变得任意复杂的,通过增加 Model 的个数,我们可以任意地逼近任何连续的概率密分布。 每个GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个“Component”,这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数:...