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，是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度，被稱為第k個分模型，參數為θk=(μk, αk2)，概率密度的表達式為： 高斯混合模型就是K個高斯 ...

本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）參數如何確立這個問題，詳細講解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的實施過程。 單高斯分布模型GSM 多維變量X服從高斯分布時，它的概率密度函數PDF為： x是維度為d的列向量 ...

首先介紹高斯混合模型： 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應的概率密度代替（1）式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集，我們希望構建該數據聯合分布 這里，其中是概率 ...

高斯混合聚類(GMM)及代碼實現 by 2017-03-20 郭昱良 機器學習算法與Python學習 通過學習概率密度函數的Gaussian Mixture Model (GMM) 與 k-means 類似，不過 GMM 除了用在 clustering 上之外，還經常被用於 density ...

混合高斯模型簡介 混合高斯模型基於多變量正 態分布。 類gmdistribution通過使用EM算法來擬合數據，它基於各觀測量計算各成分密度的后驗概率。 高斯混合模型常用於聚類，通過選擇成分最大化后驗概率來完成聚類。 與k-means聚類相似，高斯 ...

GMM與EM算法的Python實現 高斯混合模型(GMM)是一種常用的聚類模型，通常我們利用最大期望算法(EM)對高斯混合模型中的參數進行估計。 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 本文我們討論期望最大化理論，應用和評估基於期望最大化的聚類。 軟件包 install.packages("mclust"); require(mclust) ## Loading required ...

注：本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法？ 引用書上的話： 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，可以直接使用極大似然估計法或者貝葉斯的方法進行估計模型參數，但是當模型含有隱藏變量時，就不能簡單使用 ...