AI代码解释 plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=labels,cmap='viridis',marker='o',edgecolor='k')plt.xlabel('Feature 1')plt.ylabel('Feature 2')plt.title('Gaussian Mixture Model Clustering')plt.colorbar(label='Cluster')plt.show() 结论 通过本文的介绍,我们了解了高斯...
计算第i个样本落在第k个高斯的概率: (2)γk(i)=πkN(x(i)|μk,Σk)∑k=1KπkN(x(i)|μk,Σk) step3∼Mstep: 计算第k个高斯的样本数: (3)Nk=∑i=1nγk(i) 更新第k个高斯的权重: (4)πk=NkN 更新第k个高斯的均值: (5)μk=∑i=1nγk(i)x(i)Nk 更新第k个高斯的协方差矩阵:...
The Gaussian mixture model (GMM) is well-known as an unsupervised learning algorithm for clustering. Here, “Gaussian” means the Gaussian distribution, described by mean and variance;mixturemeans the mixture of more than one Gaussian distribution. The idea is simple. Suppose we know a collection ...
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:均值向量(mean vector)、协方差矩阵(covariance matrix)和权重(we...
GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种
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,每个高斯分...
在处理数据科学任务时,尤其是在分析成分数据的分布时,拟合混合高斯分布(Gaussian Mixture Model,GMM)是一个非常有用的方法。本文将详细记录如何在Python中实施这一基本的统计学习过程。 适用场景分析 混合高斯分布非常适合用于数据集的聚类分析、生成模型及密度估计。它能够处理具有多个模式的复杂数据集,比如: ...
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: X是一个d维向量。 μₖ是第k个高斯分量的平均向量。 Σₖ是第k个高斯分量的协方差矩阵。 N (x;μₖ,Σₖ)为第k个分量的多元正态密度函数: ...
2 高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM) 高斯混合模型是一种常见的聚类算法,EM 算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计。 2.1 高斯混合模型定义 定义(高斯混合模型)\(\quad\) \[P(y|\theta) = \sum_{k=1}^{K} \alpha_k \phi(y|\theta_k) \] ...
我的项目环境：在本篇专栏中，我们将深入探讨并实现经典的机器学习算法——高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model, GMM），使用Python语言进行具体操作，并附上详尽的代码实现与原理介绍。对于机器学习初学者来说，了解GMM的内部运作机制尤为重要。通过本专栏，你将能清晰地理解GMM的核心原理，并动手实现相关...