本部分将讲解如何使用原生Python来实现GMM算法,本文并没有使用sklearn直接调用定义模型,而是采用自己复现,因为这样才能够帮新手小白理解算法内部的具体流程。 注:本文复现的算法为GMM算法的阉割版(为了刚入门的同学更容易理解),相对于sklearn框架实现的算法相对简略,但保留了算法的核心部分,这是因为在初学期间应更注重算...
点击查看代码 import math def fit_gaussian_mixture_model(X, n_components=2, max_iter=100): # 合并数据 gmm = GaussianMixture(n_components=n_components, max_iter=max_iter) gmm.fit(X) return gmm.means_, gmm.covariances_, gmm.weights_ ###拟合函数! def my_fit_GMM(X, n_components=2,...
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...
每个GMM由K个Gaussian分布组成,每个Gaussian称为一个“Component”,这些Component 线性加成在一起就组成了GMM 的概率密度函数: 根据上面的式子,如果我们要从 GMM 的分布中随机地取一个点的话,实际上可以分为两步:首先随机地在这 K个Gaussian Component 之中选一个,每个 Component 被选中的概率实际上就是它的系数 ...
GMM python代码 gmm算法python 看了很多博文,包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导,总有些重要的步骤被略去(比如从公式一推到公式二,书上直接给出结果,却没有具体步骤),导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文,使用了对我而言易于理解的语言,重要把整个推导过程疏通成功,最后在纸上手推了一遍...
1.1.1、GMM (1)基本概念 (2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点参考该篇博文: 版权声明:本文为CSDN博主「deep...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyod.models.gmmimportGMMgmm=GMM(n_components=4,contamination=0.05)gmm.fit(X_train)# Training data y_train_scores=gmm.decision_function(X_train)y_train_pred=gmm.predict(X_train)# Test data ...
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数。 1importnumpy as np2importmatplotlib.pyplot as plt3frommatplotlib.patchesimportEllipse4fromscipy....
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...