一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一个高斯分布的权重。Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度，被称为第k个分模型，参数为θk=(μk, αk2)，概率密度的表达式为： 高斯混合模型就是K个高斯 ...

本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF为： x是维度为d的列向量 ...

首先介绍高斯混合模型： 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型： 一般其他分布的混合模型用相应的概率密度代替（1）式中的高斯分布密度即可。 给定训练集，我们希望构建该数据联合分布 这里，其中是概率 ...

高斯混合聚类(GMM)及代码实现 by 2017-03-20 郭昱良 机器学习算法与Python学习 通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density ...

混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正 态分布。 类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。 与k-means聚类相似，高斯 ...

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 ...

原文 ：http://tecdat.cn/?p=3433 本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类。 软件包 install.packages("mclust"); require(mclust) ## Loading required ...

注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法？ 引用书上的话： 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用 ...