混合高斯模型：能感知样本分布的聚类

最新推荐文章于 2025-06-24 03:00:00 发布
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#算法 #混合高斯 #python实现GMM #聚类

本文介绍了混合高斯模型作为一种经典聚类算法的特点与优势，它不仅能够通过估计的参数来判断样本数据的分布特性，而且相较于K-means，其归类决定基于概率值而非简单的二元选择。理论上，混合高斯模型可通过足够的混合模型来拟合任意分布的数据。

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混合高斯是一种经典的聚类算法，拥有良好的性质，根据估计出来的参数，能判断样本数据的分布性质。类似于K_means,但是归类的决定从属一个概率值，并不是是与否的决定。理论上，只要足够多的混合模型，混合高斯能够拟合任意分布的样本数据。最近学习无监督算法，想借鉴一下传统而经典的聚类算法，故对混合高斯模型学习，做些笔记，以备忘，代码分享，以交流学习：https://github.com/panzhenfu/GMM_py （喜欢我的代码，记得打星哦）

霸榜MS MARCO！基于Transformer的混合列表感知排序模型
Paper weekly
07-19 1078
©PaperWeekly 原创 ·作者 | Maple小七单位 | 北京邮电大学研究方向 | 自然语言处理本文是当前 MS-MARCO Passage Ranking 排行榜 Top1 模型的刷榜策略之一，该模型由阿里达摩院于今年 3 月提交，目前已霸榜 3 个月。论文题目：HLATR: Enhance Multi-stage Text Retrieval with H...
聚类算法解析系列03】经典聚类算法（下）——DBSCAN与高斯混合模型
熵数实验室
03-25 1091
本文将深入这两种算法的数学本质，通过工业级案例与前沿应用，揭示它们如何破解非凸分布、重叠簇、动态噪声等世纪难题。
高斯混合模型 GMM —— 聚类
WX_Chen的博客
08-08 1499
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混合高斯模型聚类
sulanqing的专栏
01-05 5185
翻译自Matlab帮助。 混合高斯模型简介     混合高斯模型基于多变量正态分布。类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。     高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模型在各类尺寸不同、聚类间有相关关系的的时候可能比
高斯模型混合模型–理论上可以拟合任意概率密度分布
weixin_40301746的博客
06-11 4295
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高斯混合模型聚类_机器学习day15高斯混合模型
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12-09 294
K均值缺点需要人工预先设置K值，而且该值与真实的数据分布未必吻合K值只能收敛到局部最优，效果受到初始值影响较大容易受到噪声影响样本点被划分到单一的类里面高斯混合模型高斯混合模型(Gaussian Mixed Model，GMM)也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布(高斯分布)，当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。当数据明显无法...
mlcheatsheet:线性分类器和聚类算法的机器学习备忘单
05-29
2. **高斯混合模型**：GMM是一种概率模型，假设数据来自多个重叠的高斯分布。它通过期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法估计每个数据点属于每个高斯分布的概率，以及高斯分布的参数（均值和方差）。 在...
基于高斯混合模型的说话人识别
03-22
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AI大模型机器学习之无监督学习：聚类的数学与应用
最新发布
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
06-24 1104
无监督学习中的聚类技术 摘要：本文系统介绍了无监督学习的核心概念，重点讲解了聚类技术的数学原理与典型算法。主要内容包括： 聚类的基本概念：通过相似性度量将无标签数据分组 关键算法解析：K均值（目标函数优化）、层次聚类（树状结构）、DBSCAN（密度聚类）、GMM（概率模型） 数学基础：涵盖欧几里得距离、高斯分布等核心公式 实际应用：市场细分、图像处理、异常检测等场景 评估方法：轮廓系数、肘部法则等指标 ，展示了scikit-learn实现K均值与DBSCAN的完整流程，适合AI开发者从理论到实践的全面学习。
A Survey of Deep Graph Clustering: Taxonomy, Challenge, Application, and Open Resource（深度图聚类研究综述）
qq_42754434的博客
07-16 1561
图聚类旨在将图中的节点划分为几个不同的簇，这是一个基础但具有挑战性的任务。得益于深度学习强大的表示能力，深度图聚类方法近年来取得了巨大的成功。然而，相应的综述论文相对稀缺，有必要对这一领域进行总结。基于这一动机，我们对深度图聚类进行了全面的综述。首先，我们介绍了该领域的形式化定义、评估和发展。其次，我们根据图类型、网络架构、学习范式和聚类方法四个不同标准，介绍了深度图聚类方法的分类法。第三，我们通过广泛的实验仔细分析了现有方法，并从图数据质量、稳定性、可扩展性、辨别能力和未知簇数量五个角度总结了挑战与机遇。
聚类算法-高斯混合模型GMM
11-03
网上很多的代码都是错误的，特别是广为流传的那份，我已经进行了修改，并在此前提下，对群中心距离是否太近进行了判断，如果群中心太近，那就就将两个中心所代表的两个聚类合成为一个聚类，更符合实际
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WGS.
07-07 1436
什么是GMM？ 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。 k-means和GMM的关系 K-means是简单的，因为它是基于假设一个样本仅以1或0的概率属于某一簇，这两者之间的取值并没有考虑，无法考虑中间的取值，即一个点仅以某个概率属于某个类别是不能计算的。 GMM不是简单的考虑欧式
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weixin_34186950的博客
10-08 96
转载于:https://blog.51cto.com/13345387/1970710
【机器学习笔记】通俗易懂解释高斯混合聚类原理
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04-18 3万+
最近在看周志华《机器学习》中聚类这一章。其它聚类方法都比较容易看懂，唯有高斯混合聚类这种方法看上去比较复杂，有点难理解。但是，当将它的原理和过程看懂之后，其实这节书所讲的内容并不复杂，只是将高斯分布、贝叶斯公式、极大似然法和聚类的思路混合在这一种方法中，所以理解起来有点绕。 作为入门初学者，我尽量按我的理解用通俗易懂的方法来说清楚高斯混合聚类做了什么、能做什么和为什么可以这么做。希望能让同样对高...
K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！
mantch
07-25 9119
文章目录1. 聚类算法都是无监督学习吗?2. k-means(k均值)算法2.1 算法过程2.2 损失函数2.3 k值的选择2.4 KNN与K-means区别？2.5 K-Means优缺点及改进3. 高斯混合模型(GMM)3.1 GMM的思想3.2 GMM与K-Means相比4. 聚类算法如何评估5. 代码实现 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据...
高斯混合模型。高斯混合模型的核心思想是什么?他是如何迭代计算的？
光英的记忆博客
03-24 1926
高斯混合模型也是一种常见的聚类算法，与K均值聚类算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都符合高斯分布（又叫正太分布）的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布的叠加在一起的结果。 高斯分布模型即用多个高斯分布函数的线性组合来对数据分布进行拟合。理论上高斯混合模型可以拟合出任意类型的分布。 说起高斯分布，大家都不陌生，通常身高，分数等都大致符合高斯分布。因此，当我...
机器学习：原型聚类-高斯混合聚类算法、EM算法原理推导证明
do it
10-14 1926
高斯混合聚类假设样本来自高斯混合分布。 先看高斯分布，若样本n维样本x服从高斯分布，则其概率密度函数为： 可以看出，高斯分布完全由均值向量μ和协方差矩阵Σ两个参数确定，把上式概率密度函数记为：p(x|μ,Σ). 实际中，样本集可能是来自多个不同的概率分布，或者来自相同的概率分布但分布的参数不同（这里的不同即表示了样本所属聚类的不同）。这里假设样本集来自参数不同的k个高斯分布（k个混合成分，每...
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weixin_39611161的博客
12-09 1101
多元高斯分布（The Multivariate normal distribution）​www.cnblogs.com先补一下基础知识：这是我们小学就接触过的一元高斯分布，公式为： 一个y(也就是f(x))对应一个维度的x现在我们将高斯分布扩展到多维空间，简单说就是有x1，x2，x3。。。xn等多个维度。当我们假设多维空间的每一个空间之间完全独立，则独立的n元高斯分布为： 其中:xi表示第i维空...
请和我一起学习机器学习算法（高斯混合聚类）
Spring_Et的博客
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1. 高斯混合聚类的原理分析 高斯混合的含义 高斯混合聚类有一个重要的前提： 假定样本集是从若干个（需要聚类的个数）满足高斯分布的集合中按照一定的比例随机抽取生成的。而高斯混合聚类的任务就是上面假定的逆过程，从这些杂乱的高斯分布中抽取出来的样本集，重新归类到集合中。 问题推到 既然高斯混合聚类是从若干个满足高斯分布的集合中抽取而成，那么高斯分布是怎么样的呢？根据定义多元的高斯分布的概率密度函数长下...
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，用于表示数据由多个正态分布组成的情况。每个成分代表一个潜在的簇或子群体。当面对的数据集具有复杂的多模态结构时，单个高斯分布可能无法充分捕捉其...
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