EM算法一个很重要的应用就是可以应用于高斯混合模型. (算是给周一的考试压个题hhh) 假设我们的完全数据为 Yi=(Xi,Ci) 并有着如下的分布: Pr(Ci=k)=πk 和Xi|Ci=k∼N(μk,σk2) 在这里 Ci 是缺失数据并且 k=1,2,3,...,K . 对于单个观测 yi 的完全对数密度函数为: logf(yi)=log...
Θi+1 =F(X,Z) 在我们的上下文中,我们应用 EM 算法,假设在每次迭代中,观察到的数据是一组处理过的样本 S,参数是计算出的集群 C 的特征,我们要估计的缺失值是新样本所属的簇 I。 因此,在估计步骤中,使用用已经处理的样本计算的集群参数,算法决定新样本是应该与现有集群合并还是创建一个新样本。然后,在最...
Clustering on Unobserved Data using Mixture of Gaussians 系统标签: clustering unobserved mixture gaussians data using UnobservedDatausingMixtureGaussiansLuYeMinasSpetsakisTechnicalReportCS-2003-08Oct.2003DepartmentComputerScience4700KeeleStreetNorthYork,OntarioM3J1P3CanadaClusteringUnobservedDatausingMixtureGaussians...
以及软聚类算法（Soft Clustering）中的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM for short），二者的地...
... density functions, GDF)、混合式高斯法(mixture of Gaussians),这些参数方法常被用在建立肤色模型上。 www.compotech.com.cn|基于3个网页 3. 混合高斯 ...的区别在于选择了不同的生成式模型作为基分类器,例如混合高斯(mixture of Gaussians)[3]、混合专家 (mixture of experts)[1… ...
1. 引言:Maximizationlikelihood-Convex function 2.Expectation-MaximizationAlgorithm 3.GaussianMixtureModel GMM(高斯混合模型) 混合模型,没错,就是我们把多个单一的高斯分布,组合在一起,就是高斯混合模型。定义如下:我们首先要知道GMM是一种聚类的算法,是通过概率的方式,来进行簇的划分,说到这,估计大家会自然想到还有...
from sklearn.mixture import GaussianMixture as GMM gmm = GMM(n_components=4).fit(X) labels = gmm.predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, cmap='viridis') GMM在内部原理上是包含一个概率模型,它也可能找到概率聚类分类--在scikit-learn中,我们使用predict_proba 方法。
machine-learning pca dimensionality-reduction k-means-clustering multilayer-perceptron k-fold-cross-validation mixture-of-gaussians Updated Jun 3, 2019 Jupyter Notebook alitourani / mog-motion-detection Star 0 Code Issues Pull requests A sample application to detect motions based on Mixture of...
Mixture of GaussiansSrihari, Sargur
# y_train就三种值,代表有仨个Gaussian#Try GMMs using different types of covariances. # 四种不同的type做GMM,然后存放在dict中classifiers= dict((covar_type, GMM(n_components=n_classes, covariance_type=covar_type, init_params='wc', n_iter=20) ...