使用Matlab实现高斯混合模型的变分贝叶斯推理

最新推荐文章于 2024-10-06 05:27:02 发布
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本文详细介绍了如何使用Matlab实现高斯混合模型的变分贝叶斯推理，该方法常用于数据聚类和异常检测。通过变分贝叶斯方法，可以优化模型参数，提高模型的拟合和泛化能力。文章不仅解释了高斯混合模型和变分贝叶斯推理的概念，还给出了具体的EM算法步骤，并提供了相应的Matlab代码实现。

使用Matlab实现高斯混合模型的变分贝叶斯推理

高斯混合模型是一种用于建模概率密度函数的常见方法，常用于数据聚类、异常检测等领域。而变分贝叶斯推理是一种用于求解高斯混合模型参数的方法，能够提高模型拟合度和泛化能力。本文将介绍如何使用Matlab实现高斯混合模型的变分贝叶斯推理，并附上相应的源代码。

  1. 高斯混合模型的定义和参数

高斯混合模型可以看做是多个高斯分布组成的线性加权组合，其概率密度函数定义如下：

p(x)=∑k=1KπkN(x∣μk,Σk)p(\mathbf{x})=\sum_{k=1}^{K}\pi_{k}\mathcal{N}(\mathbf{x}|\boldsymbol{\mu}_{k},\boldsymbol{\Sigma}_{k})p(x)

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用Matlab进行高斯混合模型的变分贝叶斯推理
DevPhantom的博客
09-10 347
首先，我们生成了一个简单的高斯混合模型作为示例数据，并使用散点图对数据进行了可视化。然后，我们使用变分贝叶斯推理对该高斯混合模型进行参数估计和潜在变量推断，并显示了估计的均值和协方差矩阵。然后，我们使用fitgmdist函数对生成的数据进行参数估计，其中指定了高斯混合模型的数量为2。最后，我们显示了估计的均值和协方差矩阵，并使用ezcontour函数绘制了估计的高斯混合模型的等高线图。上述代码中，我们首先设置了两个高斯分布的参数，然后使用gmdistribution函数创建了一个高斯混合模型对象gm。
Scikit-Learn 1.4使用指南：无监督学习 高斯混合模型 Gaussian mixture models
数智笔记
02-06 1842
每次，我们将棍子的长度与落入混合组中的点的比例相关联。高斯混合模型是一种概率模型，假设所有的数据点都是由一个有限数量的高斯分布混合生成的，而且这些高斯分布的参数是未知的。狄利克雷过程的变分推断技术仍然使用有限近似来处理这个无限混合模型，但是与必须事先指定要使用的成分数量不同，只需指定浓度参数和混合成分数量的上界（假设它比"真实"成分数量更高，只影响算法复杂度，而不是实际使用的成分数量）。需要注意的是，对于观测数据很少的情况，具有狄利克雷过程先验的变分高斯混合模型可能会采取保守的立场，只拟合一个成分。
vargplvm:MATLAB 中的变分贝叶斯 GP-LVM 模型
05-31
贝叶斯 GP-LVM 模型 本页介绍了如何使用贝叶斯 GP-LVM 模型的变分近似的示例。 发布信息 当前版本是 0.2 。 除了下载 VARGPLVM 软件外，您还需要获取下面指定的工具箱。 工具箱 版本 3.3 0.22 0.132 0.1371 0.138 0.227 0.162 0.136 0.137 0.141 发布的软件现在包括动态模型。 版本 0.14 此版本包括改进的梯度和边界计算的数值稳定性，可在优化器下找到更好的解决方案。 由 Andreas Damianou 和 Michalis Titsias 派生和实施。 版本 0.1 此版本适用于 AISTATS 2010 提交。 例子 石油数据 “石油数据”通常用作可视化算法的基准。 有关数据的更多详细信息，请参阅此页面。 在以下所有实施例中，均使用了 50 个诱导点。 标准数据集 脚本demOilVargplv
matlab+yalmip+cplex/gurobi风电场站内风机启动优化程序结果错误以及0-1变量为0.5的问题
u013317992的博客
08-06 1681
MATLAB+YALMIP 风电场启动优化
变分贝叶斯应用于高斯混合模型
netccdn的博客
06-12 1973
变分贝叶斯方法应用于混合高斯模型的几个参数的推导。
【状态估计】变分贝叶斯近似的递归噪声自适应卡尔曼滤波（Matlab代码实现）
2301_77414277的博客
06-11 809
该近似在每个时间步上分别形成，结果是一个递归算法，其中在每个步骤上，状态和噪声方差的足够统计数据都是通过卡尔曼滤波器的定点迭代估计的。与本工作相关，还考虑了具有未知方差的AR模型的VB近似，但未考虑具有未知时变方差的一般线性状态空间模型。两种主要方法是推导因式自由形式分布（对于共轭指数类中的模型），或者假设固定形式的后验分布（例如，多元高斯，可能具有模型的适当参数化）。贝叶斯噪声自适应滤波方法的例子是基于状态增强的方法[10]，[11]，多模型方法，如。贝叶斯方法是其中最通用的，其他方法通常可以解释为。
高斯混合模型的变分贝叶斯推理Matlab代码.rar
最新发布
01-05
本压缩包文件中的Matlab代码，主要提供了对高斯混合模型应用变分贝叶斯推理的完整实现。代码经过精心设计，使得用户可以通过参数化的方式方便地进行模型参数的调整，如高斯分布的个数、均值、方差等。此外，代码中...
基于Matlab模拟高斯混合模型的变分贝叶斯推理.zip
03-14
高斯混合模型是一种概率模型，常用于分类和密度估计任务，而变分贝叶斯推理则是对模型参数进行有效估计的一种统计方法。 首先，高斯混合模型是由多个高斯分布组成的复合分布，每个高斯分布代表一个“成分”或“类别...
变分贝叶斯推断matlab代码-Robust-Streaming-Tensor-Factorization:稳健流张量因式分解
06-02
变分贝叶斯推断matlab代码稳健流张量因式分解 此存储库包含与将出现在 IEEE ICDM 2018 上的论文“Variational Bayesian Inference for Robust Streaming Tensor Factorization and Completion”相关的代码。论文作者是 和 。 有关此代码的问题，请联系 Cole Hawkins。 我们的贡献包含在文件“streaming_bayesian_completion.m”中。 我们的代码需要 Matlab Tensor Toolbox： 要运行 OLSTEC 文件夹中的所有文件，您将需要 Poblano 工具箱：
MATLAB实现变分贝叶斯蒙特卡洛（VBMC）进行近似贝叶斯推理的设计项目实例
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-06 930
MATLAB实现变分贝叶斯蒙特卡洛（VBMC）进行近似贝叶斯推理的设计项目实例（包含详细的完整的程序和数据）资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89838571。）是一种用于近似贝叶斯推理的方法，特别适用于模型评估代价较高的情境。该方法的核心思想是通过构建高斯过程代理模型来估计后验分布，从而避免对昂贵的模型评估进行大量采样。的工作原理，包括高斯过程代理模型的构建、变分后验的拟合，并展示了其在处理嘈杂评估中的优势。
自适应贝叶斯算法matlab源码
08-04
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bayes_gmm:Python中的贝叶斯高斯混合模型
06-29
Bayes GMM：贝叶斯高斯混合模型 概述 有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM) 都是使用折叠吉布斯采样实现的。 示例和测试代码 运行make test来运行单元测试。 运行make test_coverage以检查测试覆盖率。 查看 examples/ 目录中的示例。 依赖关系 NumPy 和 SciPy： ://www.numpy.org/ 鼻子： : 参考资料和注释 如果您使用此代码，请引用： H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“使用固定维度声学嵌入对语音段进行无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 在代码中，引用了以下内容： KP Murphy，“高斯分布的共轭贝叶斯分析”，2007 年，[在线]。 可用： : KP Murphy，
k均值-高斯混合模型-贝叶斯算法 matlab 程序
06-27
k均值-高斯混合模型-贝叶斯算法 的matlab 程序
VB-GMM:高斯混合模型的变分贝叶斯模型选择
06-18
VB-GMM 高斯混合模型的变分贝叶斯模型选择。
matlab 变分贝叶斯,高斯混合模型的变分贝叶斯推断【含Matlab源码】
weixin_31938031的博客
03-21 1723
这是高斯混合模型的变分贝叶斯推断方法。与EM算法(最大似然估计)不同，它可以自动确定混合成分的数量k。请尝试以下代码进行演示：close all; clear;d = 2;k = 3;n = 2000;[X,z] = mixGaussRnd(d,k,n);plotClass(X,z);m = floor(n/2);X1 = X(:,1:m);X2 = X(:,(m+1):end);% VB fit...
学习变分贝叶斯高斯混合模型(VBGMM）的使用了EM算法的笔记
samoyan的博客,记录技术成长~
07-03 3309
在学习变分贝叶斯高斯混合模型(VBGMM）的使用使用了EM算法: L(o)原本要求出的L(o)最值得o,但是直接求导很复杂 1、随机给定一个o,根据观测结果和o计算中间变量m的期望 2、m求出来以后，可以通过极大似然估计求最优的θ’ 求期望的过程中，可能需要用到Jessen不等式 如果函数f(x)是一个凸函数，则函数的期望E(f(x))>=f(E(x))，当且仅当x为常数时取等号 如果函数f(x)时一个凹函数，则f(E(x))>=E(f(x)),当且仅当x为常数时取等号 ...
变分推断之高斯混合模型(案例及代码)
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01-29 1万+
本文作者：合肥工业大学 管理学院 钱洋 email：1563178220@qq.com 内容可能有不到之处，欢迎交流。 未经本人允许禁止转载。 案例来源 本博客讲解的案例来源于于Journal of the American Statistical Association期刊(顶刊)上的内容： Blei D M, Kucukelbir A, McAuliffe J D. Variational i...
【Scikit-Learn 中文文档】高斯混合模型 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
妳那伊抹微笑的专栏
11-23 1672
sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包，支持 diagonal，spherical，tied，full四种协方差矩阵 （注：diagonal指每个分量分布有各自不同对角协方差矩阵，spherical指每个分量分布有各自不同的简单协方差矩阵， tied指所有分量分布有相同的标准协方差矩阵，full指每个分量分布有各自不同的标准协方差矩阵） ，它对数据进行抽样，并且根据数据估计模型。同时包也提供了相关支持，来帮助用户决定合适的分量分布个数。 ../_images/sphx_g
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juluwangriyue的博客
02-16 645
ITK学习笔记（八） ITK高斯混合模型 GMM EM1、高斯混合模型2、变分贝叶斯高斯混合3、ITK中的GMM、EM 1、高斯混合模型 sklearn.mixture是一个能够学习高斯混合模型、抽样高斯模型和从数据中估计模型的包。同样，也提供了帮助决定正确组件数量的方法。 一个高斯混合模型是一个概率模型，它假设所有的数据点是从有限未知参数的高斯分布的混合生成的。可以将混合模型当作泛化的k均值聚类，以融合关于数据协方差和潜在高斯中心的信息。 高斯混合 GaussianMixture对象实现了expectio
Matlab实现高斯混合模型变分贝叶斯推理教程
本资源的下载文件名为“基于Matlab模拟高斯混合模型的变分贝叶斯推理.zip”，表明教程内容围绕该主题进行了深入的模拟和实现。用户可以在Matlab环境中运行相应的脚本和函数，得到模拟结果和可视化图形，以更好地理解...
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