高斯混合模型

最新推荐文章于 2025-07-28 15:35:52 发布
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#机器学习 #人工智能

高斯混合模型是一种概率模型，常用于数据建模，尤其在聚类和密度估计中。它是由多个高斯分布组合而成，每个观测值被假设来自其中一个高斯分布。GMM通过Expectation-Maximization(EM)算法进行参数估计，从而识别数据的潜在结构。

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聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
天天酷科研的博客
09-07 381
聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
高斯混合模型详解
DuHz的博客
12-29 1330
高斯混合模型是一种生成式模型，假设数据是由多个高斯分布（即成分）混合生成的。每个高斯分布代表数据中的一个子群体或类别，而整个模型则通过多个高斯分布的加权和来描述整个数据集的分布。GMM不仅适用于聚类分析，还可用于密度估计、异常检测、图像分割等多种任务。高斯混合模型的核心思想是：假设数据集中的每个数据点都是由某个高斯分布生成的，而具体是哪个高斯分布生成的则是一个隐藏的随机变量。通过估计这些高斯分布的参数及其权重，可以对数据进行建模和分析。
高斯混合模型聚类_什么是高斯混合模型
weixin_39614874的博客
12-09 1294
作者：Oscar Contreras Carrasco翻译：老齐图书推荐：《数据准备和特征工程》机器学习可以分为两个主要领域：有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法，利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集：我们的工作是找到看起来很接近的点簇(聚类)。按照图中所示的分布，可以清楚地识别出两个聚...
高斯混合模型GMM
qq_52568590的博客
10-09 1246
高斯混合模型假设数据是由多个高斯分布混合生成的，其概率密度函数是多个高斯分布的加权和：
一文读懂高斯混合模型
m0_74259787的博客
12-29 3267
在扩散模型（Diffusion Models）中，高斯分布扮演着至关重要的角色。这些模型使用一系列逐步添加噪声的过程来将数据逐渐“扩散”到随机噪声，然后再通过逆过程从噪声中恢复原始数据。
高斯混合模型聚类算法的实现
ZHW-鲜橙大AI课题组的博客
06-02 1661
高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率模型的聚类算法。它假设每个簇都由多个高斯分布组成，即每个簇的数据点都是从不同的高斯分布中采样得到的。在高斯混合模型中，每个簇由以下三个参数定义：均值向量（mean vector）、协方差矩阵（covariance matrix）和权重（weight）。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。
高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM
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JasonH2021的博客
06-03 1万+
本文主要简单介绍了高斯混合模型的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。
高斯混合模型聚类_高斯混合模型的解释及Python实现
weixin_39943442的博客
11-23 1283
在机器学习领域，我们可以区分为两个主要领域:监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一种无监督学习问题，我们希望在数据集中找到具有某些共同特征的点的聚类。假设我们有这样一个机器学习数据集:我们的工作是找到一组看起来很接近的点。在这种情况下，我们可以清楚地识别出两组点，我们将分别把它们标记成蓝色和红色:请注意，我们现在引入了一些额外的符号。这里，μ1和μ2是每个聚...
高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)
weixin_39950470的博客
11-26 2908
sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal)，球面(spherical)，平移(tied)和全协方差矩阵(full covariance matrices))的工具包，同时它还提供了对混合分布进行抽样，以及从数据训练拟合混合模型的功能。它还提供了一些工具帮助我们确定分量的合适数量。二元高斯混合模型(Two-component Gaussia...
高斯混合模型：模拟高斯混合模型-matlab开发
05-31
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，广泛应用于数据建模、聚类和降维等领域。在MATLAB中，我们可以利用其内置的统计工具箱来实现GMM的开发和应用。GMM假设数据是由多个高斯分布（正态分布...
基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab.zip_calcpost_gmm 训练_混合高斯模型_话者识别_高斯混合模型
07-14
在本项目中，我们利用高斯混合模型（GMM）作为核心算法进行说话人识别。GMM是一种统计建模方法，常用于语音处理、模式识别等领域。下面将详细介绍GMM及其在说话人识别中的应用。 高斯混合模型（GMM）是概率模型，由...
使用高斯混合模型 (GMM) 进行聚类：用于聚类的高斯混合模型的简单实现-matlab开发
06-01
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是聚类中常用的一种统计建模技术，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合生成的。在本项目中，我们将讨论如何使用MATLAB来实现GMM进行聚类。 首先，高斯混合...
基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现
03-27
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是其中一种常用的聚类技术，尤其适用于处理连续型数据。本篇文章将深入探讨如何使用Python实现基于GMM的聚类，并结合EM（Expectation-Maximization）算法来优化模型参数...
高斯混合模型 高斯自回归方法
03-28
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合体生成的。在机器学习和统计领域，GMM广泛应用于聚类、密度估计以及概率密度函数的建模等任务。这种模型...
[2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN：由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
hasakie的博客
07-26 74
摘要：论文提出ODA-GAN框架，通过正交特征解耦和弱监督学习解决虚拟免疫组化染色中的关键问题。该方法包含三个核心组件：(1)基于UNI基础模型和Grad-CAM的弱监督分割管道，可在无专家标注下生成语义分割掩码（AUC达0.933）；(2)双流对比学习策略（DPNCE），通过样本重划分解决病理一致性问题；(3)多层域对齐模块（MDA）提升染色真实性。在三个基准数据集上的实验表明，ODA-GAN在KID、FID等指标上均优于现有方法，视觉评估也证实其生成结果具有更高的真实性和病理准确性。该框架为虚拟染色提供
无源域自适应综合研究【2】
weixin_52201996的博客
07-24 1069
这篇论文为SFUDA领域提供了全面且系统的综述，不仅有助于研究人员快速了解该领域的研究现状和应用情况，还为未来的研究指明了方向。其分类方法和对未来方向的探讨具有重要的参考价值，可推动SFUDA在更多实际场景中的应用和发展。原文题目：Source-Free Unsupervised Domain Adaptation: Current research and future directions请大家自行搜索阅读原论文。
机器学习基础-k 近邻算法（从辨别水果开始）
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07-24 1045
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【机器学习】第八章 模型评估及改进
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笔触狂放的博客
07-28 394
本文系统探讨了机器学习模型评估与改进的核心方法。首先介绍了交叉验证技术，包括K折交叉验证、分层K折交叉验证、留一交叉验证等，对比分析了不同方法的适用场景和优缺点。其次详细讲解了网格搜索原理，通过参数组合优化提升模型性能，并强调结合交叉验证防止过拟合的重要性。然后全面阐述了分类和回归问题的评估指标体系：对于分类问题，重点解析了精度、准确率、召回率、F值等核心指标，以及PR曲线、ROC曲线等可视化评估工具；对于回归问题，则介绍了R方系数、均方误差等关键指标。最后指出模型评估需要综合多种指标，不仅要关注数值表现，
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