高斯混合模型是一种统计模型，它假设所有数据点都来自多个高斯分布的加权和。每个高斯分布，也称为正态分布，由其均值和协方差矩阵定义。GMM的核心在于它能够捕捉数据中的复杂结构，允许数据点以不同的概率属于多个聚类。1.1高斯分布 高斯分布，也称为正态分布，是连续概率分布的一种。它的概率密度函数（PDF）由下...
高斯模型 Ethan 做学问要有自己的Taste15 人赞同了该文章 多元正态(multivariate normal或简称MVN)是我们对于连续型变量应用的最广泛的分布。 在这篇文章中,我们使用 x代表向量,用 X 代表矩阵,用 Xij 表示矩阵中的元素。 所有向量若无声明均为列向量,我们使用 [x1,…,xD] 表示一个长为 D 的列向量, x...
每一个高斯分布都未知(均值方差都未知),每个高斯对整体GMM的贡献比例也未知。 那么采集一组数据,想要知道每一个数据出自哪一个高斯,就得采用迭代的方法来计算该数据出自某一个高斯的概率: 比如第一个数据有可能出自第一个高斯,也有可能出自第二个高斯,也有可能出自第三个高斯..., 这时就得用迭代的算法。 重写一...
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。对图像背景 建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的...
高斯混合模型(GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,就是用多个高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化变量分布,是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)分布的统计模型。GMM是一种常用的聚类算法,一般使用期望最大算法(Expectation Maximization,EM)进行估计。
高斯混合模型(GMM):宝宝级教程 TroubleShooter 东北大学 计算机应用技术硕士 GMM,Gaussian Mixture Module, 中文叫做:高斯混合模型。简单来说,就是多个高斯模型叠加在一起,形成一个混合模型。用这个混合模型来计算数据的概率分布。 GMM非常有意思,研究GM…阅读全文 赞同601 25 条评论 分享...
从概念上解释：高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如前面提到的，可以将 GMM 称为 概率的KMeans，这是因为 KMeans 和 GMM 的起点和训练过程是相同的。 但是，...
二、单高斯模型(Single GaussianModel, SGM) 注意与一维高斯分布不同,其中x是维数为d的样本向量(列向量),u是模型期望,C是模型方差。 对于单高斯模型,由于可以明确训练样本是否属于该高斯模型(如训练人脸肤色模型时,将人脸图像肤色部分分割出来,形成训练集),故μ通常由训练样本均值代替,C由样本方差代替。为了将高斯...
2.高斯混合模型 注:在介绍GMM的时候,注意跟K-means的相似点 K个GSM混合成一个GMM,每个GSM称为GMM的一个component,也就是分为K个类,与K-means一样,K的取值需要事先确定,具体的形式化定义如下: 其中, 是样本集合中k类被选中的概率: ,其中z=k指的是样本属于k类,那么 ...