高斯混合模型（GMM）
据上次博客已经2周多了，一直没写，惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题，就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布，这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量 ...
原文：十二、Sklearn高斯混合模型
参考url: https: jakevdp.github.io PythonDataScienceHandbook . gaussian mixtures.html 高斯混合模型 GMM 为什么会出现：k means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似乎有一小块区域重合，因此对重合部分的点将被分配到哪个簇不是很有信心，而且k means模型本身没有度量簇的分配概率 ...
2020-03-21 19:32 0 1376 推荐指数：
相关推荐
EM及高斯混合模型
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 ...
高斯混合模型(GMM)
文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
高斯混合模型
高斯混合模型 高斯混合模型回顾 根据EM的定义，我们重新回顾一下高斯混合中的ϕ，µ和Σ参数拟合。为了简单起见，这里我们在M-步中仅更新φ，µj，而把Σj的更新留给大家自己推导。 E-步是很容易的，根据上面的推导，我们计算： w(i)j = Qi(z(i)= j ) = P(z(i ...
混合高斯模型聚类
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 ...
高斯混合模型
使用单高斯模型来建模有一些限制，例如，它一定只有一个众数，它一定对称的。举个例子，如果我们对下面的分布建立单高斯模型，会得到显然相差很多的模型： 于是，我们引入混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，GMM）。高斯混合模型就是多个单高斯模型的和。它的表达能力十分强 ...
高斯混合模型
一、什么是高斯混合模型（GMM） 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况，如解决分类情况 如下图，明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。如果只用一个 ...
混合高斯模型
玩了混合高斯模型，先转几个参考资料，曾经试过自己写代码，结果发现混合高斯模型矩阵运算对我的计算能力要求很高，结果失败了，上网找了代码学习一下大牛们的编程思想，事实证明数学写出来的公式虽然很美，但是现实写代码的时候要考虑各种问题~~~ 1.http://www.cnblogs.com ...