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...
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...
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...
init_params:用于初始化权重的方法,随机初始化('random')或者使用聚类算法初始化('kmeans',默认方法); sklearn提供的GMM非常完备,实际使用时应优先使用(相比于个人手写的算法)。 三、参考链接 代码文件: 1.EM算法求解GMM的python实现-基于kMeans实现参数初始化资源-CSDN文库 GMM相关: blog.csdn.net/deephub/a ...
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...
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。
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...
而hector和cart gmm算法在 中的应用 python算法 slam linux 重采样 Astar算法python实现 astar算法流程图 AStar(A*)算法是一种静态网格中求解最短路径直接有效的搜索方法。将地图按行列分成不同的网格节点 Node,每个节点可以是(正方形、六边形,三角形,多边形等),下面例子采用 矩形节点AStar 通过遍历节点根据...