以上是为了我们了解算法进行的Python代码,但是在实际使用的时候还会存在很多问题,所以如果要实际中应用,可以直接使用Sklearn的实现。 Scikit-Learn中的GMM Scikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现。 与Scikit-Learn中的其他聚类算法不同,这个算法不提供labels_属性。因此要获得数据点的...
高斯混合模型(GMM)是一种统计模型,通过高斯分布的混合表示数据,适用于聚类、密度估计和模式识别。本文介绍了GMM的基本原理、期望最大化(EM)算法的应用及其Python实现,并展示了如何使用Scikit-Learn库进行聚类。
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 =...
程序由matlab代码改过了,利用了numpy库的函数,需要下载软件可参考链接 其中的分析数据源我用了KMeans算法中的数据,不过遇到了奇异矩阵的问题(因为数据分布本来就有悖于高斯分布),即使用了伪逆也没解决问题,看之后学习能否回头再解决。也可查看博文评论围观别人的解决方法 matlab在矩阵的处理上的确优于Python太多了,一方面...
项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍 一、基于原生Python实现高斯混合聚类(GMM) 高斯混合聚类(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率模型的聚类算法。它假设每个簇都由多个高斯分布组成,即每个簇的数据点都是从不同的高斯分布中采样得到的。在高斯混合模型中,每个簇由以下三个参数定义:均值向...
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。 1importnumpy as np2importmatplotlib.pyplot as plt3frommatplotlib.patchesimportEllipse4fromscipy.statsimportmultivariate_normal5plt.style.use('seaborn')
在Python中,实现GMM最常用的库是sklearn。以下是使用sklearn库来创建GMM模型的示例代码。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmixture# 生成样本数据np.random.seed(0)n_samples=300X=np.concatenate([np.random.normal(loc=-2,scale=1,size=(n_samples//3,2)),np.random.normal(loc=...
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...
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 下面是可视化的函数封装 并绘制生成的数据如下。这里没有绘制数据本身,而是绘制了每个样本的概率密度。
在Python中,你可以使用scikit-learn库中的GaussianMixture类来实现GMM。 以下是一个简单的GMM实现示例: python复制代码: from sklearn.mixture import GaussianMixture import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LogNorm # 生成一些随机样本数据 np.random.seed(1) n_samples...