高斯混合模型

最新推荐文章于 2024-12-29 21:44:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chl033/article/details/4786592
本文介绍了一种用于计算混合高斯模型概率的方法。通过迭代寻找最大似然估计，并利用加权子类似然计算最终对数似然值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ps: 这是核心的代码，混合高斯模型的概率求解公式如下：
for(k=0; k nsubclasses; k++)
        {
          if(k==0) maxlike = subll[k];
          if(subll[k]>maxlike) maxlike = subll[k];
        }

        /* Sum weighted subclass likelihoods */
        subsum = 0;
        for(k=0; k nsubclasses; k++)
          subsum += exp( subll[k]-maxlike )*C->SubSig[k].pi;

        ll[m] = log(subsum) + maxlike;
      }
http://cobweb.ecn.purdue.edu/~bouman/software/cluster/

聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
天天酷科研的博客
09-07 388
聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
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 1289
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...
高斯混合模型详解
最新发布
DuHz的博客
12-29 1342
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 1295
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 1258
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 3343
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 1664
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
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(Gaussian mixture models)
weixin_39950470的博客
11-26 2909
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
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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...
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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...
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