【聚类算法】高斯混合聚类(GMM)算法（Matlab源代码，聚类结果可视化）

 1.概述

高斯混合聚类(GMM)是一种聚类算法，可以用来对数据进行分类。GMM算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数。在实际应用中，GMM聚类算法可以用于许多领域。例如，使用GMM聚类算法对人脸图像进行聚类，以便更加准确地识别不同的人脸。使用GMM聚类算法对音频信号进行聚类，以便更加准确地识别语音。

2.数据处理步骤流程 

1. 对数据进行预处理。使得每个维度的数据都在同一数量级。这样可以使得数据更加稳定，同时也可以减少数据之间的相对偏差。

2. 需要建立高斯模型。假设数据是由若干个高斯分布组成的。每个高斯分布都是一个参数对应一个概率分布函数。因此，可以使用高斯模型来描述数据的分布情况。

3. 确定每个高斯分布的参数。确定每个高斯分布的均值和方差，可以使用这些参数来计算每个数据点的概率分布。

4. 确定每个数据点属于哪个高斯分布。使用最大似然法来确定每个数据点属于哪个高斯分布。

5. 使用期望最大化(EM)算法来求解GMM的参数。在EM算法中，需要不断迭代，直到模型的参数收敛为止。

6. 计算所有数据点的响应度。响应度表示数据点属于每个高斯分布的概率，这可以使用高斯模型中的概率分布函数来计算。

7. 更新每个高斯分布的参数。更新每个高斯分布的均值和方差，使用所有数据点的响应度来计算。

8. 计算模型的似然函数。似然函数表示模型对数据的拟合度，使用似然函数来判断模型的参数是否已经收敛。

9. 不断迭代更新模型的参数，直到模型的参数收敛为止。

3. GMM优势分析

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