为了可视化模型的聚类效果,该部分实现了如下代码来绘制样本的真实类别和使用GMM划分后的类别来查看聚类效果如何,聚类图如下: 由于可视化需要将数据可视化在二维平面,所以需要将数据变成二维,如果了解PCA的小伙伴可以使用PCA将原始特征进行降维变成二维,然后进行绘图,不过本文为了方便没有使用降维而是直接使用样本前两个维度来...
使用Python实现高斯混合模型聚类算法 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率分布的聚类方法,它假设数据集由若干个高斯分布组成,每个高斯分布代表一个簇。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是高斯混合模型算法? 高斯混合模型算法假设数据集是...
不仅如此,GMM还对集群的方差做出了较少限制的假设。缺点是它是一个更复杂的算法。 二、GMM 2.1 思想: 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的...
针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。算例表明,所建立的GMM 聚类模型均极大地提高了风电功率预测模型的准确...
二、算法步骤 E步:计算每个数据点属于每个高斯分布(簇)的后验概率,考虑数据点的概率密度函数和簇的权重。M步:基于后验概率更新每个高斯分布的参数,如均值、协方差和权重。三、Python实现 文章提供了一个从头开始实现GMM的指南,包括定义随机数种子保证结果的可重复性,定义GMM模型并进行训练,以及...
高斯混合模型聚类(GMM)算法(Python) 高斯混合模型聚类(Gaussian Mixture Mode,GMM)是一种概率式的聚类方法,它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 使用场景:用于平坦的结合结构,对密度估计很合适 上传者:aioo11时间:2019-05-31 ...
【摘要】 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率分布的聚类方法,它假设数据集由若干个高斯分布组成,每个高斯分布代表一个簇。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法,并介绍其原理和实现过程。 什么是高斯混合模型算法?高斯混合模型算法假设数据集是由若干个高斯分布组成的,每...
针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进行统计,所...
针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进行统计,所...
GMM和k-means其实是十分相似的,区别仅仅在于对GMM来说,我们引入了概率。说到这里,我想先补充一点东西。统计学习的模型有两种,一种是概率模型,一种是非概率模型。所谓概率模型,就是指我们要学习的模型的形式是P(Y|X),这样在分类的过程中,我们通过未知数据X可以获得Y取值的一个概率分布,也就是训练后模型得到的输...