26. Gaussian Mixture Models 【图像算法】高斯混合模型(GMM) Gaussian Mixture Model in Image Processing Explained - CronJ EM算法(高斯混合模型与K均值)
defgmm_em(x, max_iter=100):"""Gaussian mixture model estimation using Expectation-Maximization"""mean1, mean2, std1, std2, w1, w2 = init_params(x)foriinrange(max_iter):print(f'Iteration{i}: μ1 ={mean1:.3f}, σ1 ={...
然后,我们将使用高斯混合模型(GMM)来拟合这些数据点,估计原始的高斯分布参数。 我们可以使用Python的sklearn库中的GaussianMixture类来实现GMM。下面是相关代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture # 设置随机种子以保证结果的可重复性 np.random.seed(0...
其中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常见的混合模型，其概率密度由高斯分布的混合给出。本文将首先探讨混合模型的基本原理，重点讨论高斯混合模型及其应用。然后将研究如何使用一种称为期望最大化（Expectation-Maximization, EM）的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。最...
1.create_class_gmm — Create a Gaussian Mixture Model for classification 创建一个高斯混合模型分类器 create_class_gmm( : : NumDim, NumClasses, NumCenters, CovarType, Preprocessing, NumComponents, RandSeed : GMMHandle) *NumDim 数据维数,如2D图像数据为2 ...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种概率模型,用于表示由多个高斯分布(正态分布)组成的复杂分布。 谱学习算法(Spectral Learning Algorithms)是一类利用线性代数中的矩阵分解技术来估计模型参数的方法,在自然语言处理、机器学习等领域有广泛的应用。
这里只是为了解释GMM的概念进行的Python实现,在实际用例中请不要直接使用,请使用scikit-learn提供的GMM,因为它比我们这个手写的要快多了,具体的对象名是 sklearn.mixture.GaussianMixture,它的常用参数如下: tol:定义模型的停止标准。当下限平均增益低于 tol 参数时,EM 迭代将...
3.高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM) 3.1 公式 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展,GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。 举例来说: 想象下现在咱们不再考察全部用户的身高,而是要在模型中同时考虑男性和女性的身高。假定之前的样本里男女都有,那么之前所画的高斯分布其实是两个高斯分布的叠加的...
GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。 多个带有权重的高斯模型线性的叠加 GMM算法描述的是数据的本身存在的一种分布,即样本特征属性的分布,和预测值Y无关。显然GMM算法是无监督的算法,常用于聚类应用中,component的个数就可以认为是类别...
uniform机器学习极简入门3我们介绍了KMeans的基本概念,这个方法是给每个样本归属一个类别,我们可以找出每个类别的原型向量,但是很多场景里往往不是这种0-1事件,我们需要的是某个样本属于各个类别的概率。高斯混合聚类模型正是这样一种模型,用概率分布来表示类别标签。