机器学习笔记 - 什么是高斯混合模型(GMM)？

高斯混合模型详解与应用
已于 2023-09-02 15:14:36 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 人工智能 高斯混合模型 期望最大化 概率分布密度
于 2022-05-21 09:08:01 首次发布
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高斯混合模型（GMM）是一种机器学习算法，常用于数据聚类和密度估计。GMM假设数据点来自于多个高斯分布的混合，通过期望最大化（EM）算法估计模型参数。与K-means相比，GMM更灵活，可处理非球形聚类和异常值。GMM在异常检测、客户行为分析、股票价格预测等领域有广泛应用。在实践中，可以使用sklearn库中的GaussianMixture进行建模。解决GMM的predict_proba问题可能涉及检查数据量、协方差矩阵和模型收敛性。

1、高斯混合模型概述

        高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。

        高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。GMM是高斯分布的泛化，可用于表示可聚类为多个高斯分布的任何数据集。

        高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的。

        高斯混合模型可用于聚类，这是将一组数据点分组为聚类的任务。GMM 可用于在数据集中可能没有明确定义的集群中查找集群。此外，GMM 可用于估计新数据点属于每个集群的概率。高斯混合模型对异常值也相对稳健，这意味着即使有一些数据点不能完全适合任何集群，它们仍然可以产生准确的结果。这使得 GMM 成为一种灵活而强大的数据聚类工具。它可以被理解为一个概率模型，其中为每个组假设高斯分布，并且它们具有定义其参数的均值和协方差。

        GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ)。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布。高斯分布的另一个名称是

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