使用GMM EM进行分布式采样

最新推荐文章于 2025-11-23 23:20:23 发布
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本文探讨了在大规模数据处理中，利用GMM EM算法在分布式系统（如Hadoop）上进行采样的方法。通过MapReduce编程模型，将数据划分为子集，在每个子集上独立应用GMM EM，生成高斯分布样本点，再汇总并按权重采样，以实现高效的数据采样。

使用GMM EM进行分布式采样

在大规模的数据处理中，常常需要对数据进行采样以减少计算量和提高效率。而在分布式场景下，如何有效地进行采样成为了一个具有挑战性的问题。

本文将介绍使用GMM EM（高斯混合模型期望最大化）算法在分布式场景下进行采样的方法。该方法基于MapReduce编程模型，并利用Hadoop平台实现。

GMM EM算法是一种常用的密度估计方法，通过将观测数据表示为多个高斯分布的加权和，从而得到数据的概率密度函数。而在我们进行采样时，我们可以利用该算法生成这些高斯分布的样本点，并按照权重进行采样。

在分布式场景下，我们可以将数据划分为多个子集，并在每个子集上独立地应用GMM EM算法。然后将每个子集得到的高斯分布样本点按照权重进行汇总，从而得到整体数据的采样结果。

下面给出使用Hadoop平台实现分布式GMM EM采样的代码示例。

# Map阶段
def mapper(key, value):
    # 初始化高斯
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ITK:使用GMM EM进行分布式采样
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-21 472
ITK:使用GMM EM进行分布式采样内容提要C++实现代码 内容提要 使用GMM EM计算样本分布。 C++实现代码 #include "itkVector.h" #include "itkListSample.h" #include "itkGaussianMixtureModelComponent.h" #include "itkExpectationMaximizationMixtureModelEstimator.h" #include "itkNormalVariateGenerator.h"
使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）算法进行分布式采样编程
CodeSpark的博客
09-10 142
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的概率模型，可以用于对复杂的数据分布进行建模。而期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法是一种迭代的优化算法，用于估计含有隐变量的概率模型的参数。运行代码后，你将得到GMM模型的拟合结果和分布式采样的结果。然后，我们获取拟合后的参数（均值、协方差和权重），并打印出来。该函数接受采样数量、组件数量、均值、协方差和权重作为输入，并返回采样结果。函数进行分布式采样，并打印采样结果。在主函数中，我们使用。
SamplingGMM:用于从高斯混合模型中采样并对其进行可视化的代码（对于中等文章）
03-05
SamplingGMM:用于从高斯混合模型中采样并对其进行可视化的代码（对于中等文章）
机器学习模型自我代码复现：GMM
thorn_r的博客
05-07 532
根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。 如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。
11 高斯混合模型：GMM
weixin_46125345的博客
11-03 665
高斯混合模型：GMM1 模型介绍1.1 从几何的角度看1.2 从混合模型角度来看(生成模型)2 极大似然估计：Maximum Likelihood Estimation2.1 Maximum Likelihood Estimation 求解参数2.2 MLE 的问题3 EM进行求解3.1 E-Step3.2 M-Step 这一章开始，我们将进入到Guassian Mixture Model (GMM) 的学习。而为什么要学习GMM 呢？这是因为单峰分布已经不能准备的反映数据的分布了。正如下面的一个分布：
机器学习算法之GMM模型
RayChiu757374816的博客
11-12 5601
作者：RayChiu_Labloy 版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处 单高斯分布GM估计参数 关于高斯分布 高尔顿钉板 自然界中，很多事物的取值服从高斯分布。如高尔顿钉板： 每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的结果趋近于正太分布。 单维高斯概率密度函数 其中表示均值，表示方差。 单维高斯GM参数估计过程 我们的方法是...
20、在线EM算法在无监督模型中的应用
pluto的博客
04-04 57
本文详细介绍了在线EM算法的基本原理、实现方法及其在无监督学习中的广泛应用。通过逐步更新模型参数，在线EM算法能够在处理大规模数据集和流式数据时保持高效性能，同时保证模型的准确性和稳定性。文章还探讨了其在金融、社交媒体、医疗等领域的实际应用，并展望了未来发展方向，如与深度学习结合及分布式计算的应用。
EM算法 能不能用于降维
06-06
通过使用EM算法对GMM进行参数估计，可以提取出数据的主要特征方向，从而达到降维的目的。这种方法通常被称为概率主成分分析（PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis），它是PCA的一种扩展版本。 此外，...
GMM聚类及Matlab代码实现
糖葫芦君的博客
10-14 1万+
算法特点 GMM聚类与Keams聚类很相似。K-means是将每个数据点分配到某一个类别中，而GMM则是给出这些数据点被分配到每个类别的概率，又叫做soft assignment。其除了被用在clustering上，还经常被用于density estimation上。 得出一个概率有很多的好处，因为它的信息量比简单的一个结果要多。这个概率可以被看做是得出这个结果的把握。比如说，在诸如疾病诊断时
一文详解高斯混合模型（GMM）在图像处理中的应用（附代码）
weixin_33750452的博客
08-02 2481
一. 概述 高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率， 可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的，要从中分离出单个样本的概率分布就实现了样本数据聚类，而概率分布描述我们可以使用高斯函数实现，这个就是高斯混合模型-GMM。 ...
高斯混合模型（GMM）与期望最大化算法（EM）
生活就像海洋
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详细解读了EM算法原理以及GMM的优化过程。
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
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林立民爱洗澡
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高斯分布抽样         标准正态分布           给定均值，方差的正态分布           如何从标准正态分布生成给定均值方差的抽样             上面是对应的一维的情况，在多维的情况下有下面的结论        
11 高斯混合模型:GMM
cengjing12的博客
06-04 1250
这一章开始，我们将进入到Guassian Mixture Model (GMM) 的学习。而为什么要学习GMM 呢？这是因为单峰分布已经不能准备的反映数据的分布了。正如下面的一个分布： 对于如上的数据分布来说，如果强行用单峰的Guassian Distribution 来表示这个分布，显然是可以的。但是，很明显是不合适的。会造成较大的误差，不能较好的表示整个数据的分布特征。 1 模型介绍 1.1 从几何的角度看 从几何角度来看比较的简单，也就是多个高斯分布来取加权平均值。也就是一个混合高斯分布就是多个高斯
使用GMM进行语音性别检测(入门)
James_bobo的博客
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可以从语音样本中提取很多信息，例如，说话者是谁，说话者的性别是什么，说话的语言是什么，说话者说出的句子有什么情感，数字对话中的说话者等。在机器学习的语音分析领域，性别检测可能是最基本的任务。这篇博客文章致力于通过语音性别检测的Python实现进入语音处理领域。 数据集：可以从此处下载以下数据集。 训练语料库：训练语料库： 它是根据YouTube视频开发而成的，每个性别的演讲时间为5分钟，由5位不同的男性和5位女性演讲者（即1分钟/演讲者）讲。 测试语料库： 它 摘自 Google今年（2017年）最近.
基于GMM和BP神经网络的说话人识别系统（一）预处理
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目录 前言 一、说话人识别的模型和原理 1.系统结构 二、语音数据预处理 1.语音采集 2.音频端点检测 3.预加重处理 4.分帧 前言 随着人类社会的发展，人们对生物识别技术的要求越来越高。语言是包括人在内的生物的内在特征之一。作为一种生物识别技术，它有许多优点。说话人识别技术是一种语音识别技术。其在很多领域已经有了非常重要的应用，比如互联网、远程控制、通信系统、门禁系统等等。 一、说话人识别的模型和原理 1.系统结构 二、语音数据预处理 在对语音信号进行分析和处理之前，必
EM最大期望算法
走在前往架构师的路上
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实验二十二 GaussDB分布式场景调优
qq_21765237的博客
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3. 在满足1.应使用取值较为离散的字段作为分布键，以便数据...和2.在满足1.应使用取值较为离散的字段作为分布键...情况下，尽量选择查询中的关联条件作为分布键，这样可保证JOIN任务的相关数据分布在相同的DN上，减少DN间数据的流动代价。可以看出对于关联键非分布列的分片表，会生成带REDISTRIBUTE的算子，之前的实验我们可以采用修改分布键的方式消除该算子，同样我们也可以采用复制表的方式消除该算子，但需要注意，复制表仅适用于数据量少且改动不频繁的表。
Python在分布式深度学习训练平台中高效数据预处理与任务调度实践
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开发效率高：快速构建数据预处理与训练任务生态丰富：支持 PyTorch、TensorFlow、Ray、Dask、MLflow 等易于扩展与维护：模块化、异步、分布式支持性能优化灵活：批量处理、缓存、异步调度通过高效数据预处理、异步任务调度、GPU 利用优化和实时监控，Python 完全能够支撑大规模分布式训练任务，实现高吞吐、低延迟、可复现、可监控的训练平台，为企业 AI 模型研发提供稳定、高效的基础设施。
Pyspark实现GMM算法：分布式高斯混合模型
Pyspark中GMM的分布式实现使用了期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法来估计模型参数。EM算法是一种迭代算法，它交替执行两个步骤：期望步（E步）和最大化步（M步）。在E步中，算法根据当前模型参数计算...
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