（转载）详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

最新推荐文章于 2024-11-07 17:46:34 发布
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分类专栏： 机器学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lin_limin/article/details/81048411

https://blog.youkuaiyun.com/lin_limin/article/details/81048411
最近在看传播模型的论文，涉及到了GMM和EM的知识

高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 算法详解与PyTorch实现
qq_42568323的博客
01-06 1776
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，用于表示由多个高斯分布组成的混合分布。GMM广泛应用于聚类、密度估计和异常检测等任务。与K-Means等硬聚类算法不同，GMM是一种软聚类算法，能够为每个样本分配属于各个簇的概率。GMM由KKKpx∑k1KπkNx∣μkΣkpxk1∑K​πk​Nx∣μk​Σk​其中，πk\pi_kπk​是第kkk个高斯分布的混合系数，满足∑k1。
【机器学习】高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）深度解析
鑫宝的博客
06-28 3742
高斯混合模型是一种概率模型，它假设数据是由K个不同的高斯分布（也称作组件）混合而成。每个高斯分布代表数据的一个潜在类别或簇，而数据点属于某个类别的概率决定了它由哪个高斯分布产生。由于GMM直接求解参数θ\thetaθ非常困难，通常采用期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来迭代估计这些参数。E步骤（Expectation）：计算给定当前参数下，每个数据点属于每个高斯分量的后验概率（责任权重）。M步骤（Maximization）
em算法的matlab程序
01-05
这个是em算法的matlab实现程序，可以很好的用em算法进行设计。
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
爱学习的小博客
05-19 664
这篇博文写的是真的好！！
详解EM算法与混合高斯模型(GMM)
zengshaoqing的博客
07-06 348
参考：https://blog.youkuaiyun.com/lin_limin/article/details/81048411
EM algorithm in Gaussian mixture model
Eureka
04-03 1834
博主最近在看无监督学习中的EM算法部分，主要参考的是MLAPP和YiDaXu在优酷上的视频。后期想进一步了解一个EM算法在混合高斯模型中的应用，所以想要进一步参考相关的MATLAB代码。MLAPP提供了hardEM中的一个应用，即K-means的MATLAB实现。然而…(:зゝ∠)… 这一坨代码足足看了博主将近两天，不得不承认MLAPP的代码确实很有水准，但是对于和博主一样的初学者，这段代码和
Gaussian Mixture Model(GMM) using EM Algorithm 使用EM算法求解高斯混合模型
Mophistoliu的博客
01-26 675
Gaussian Mixture Model using EM Algorithm E-M 算法有个典型的应用，就是高斯混合模型，适用于对多个高斯分布的数据进行分类。 Gaussian Mixture Model (k-mixture): (14)p(X|θ)=∑i=1kαlN(X|μl,Σl)" role="pres
语音去噪——高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）
最新发布
DuHz的博客
11-07 1697
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种统计模型，用于表示具有多个高斯分布的复杂数据集。在语音去噪中，GMM被用于建模语音信号和噪声信号的概率分布，通过对比两者的分布特性，实现有效的噪声抑制和语音信号恢复。GMM在语音去噪中的应用基于其强大的建模能力，能够处理非高斯噪声和复杂的噪声环境。
高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
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小平子的专栏
03-02 31万+
一个例子高斯混合模型（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）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用一
EM算法的matlab实现
10-22
介绍了均值最大化即EM算法的matlab程序实现
Matlab实现EM算法
07-17
资源有三个m文件，主要是实现EM算法，数据聚类通过多高斯分量
matlab实现的em算法
06-01
利用matlab实现的em算法。模式识别时可以用来作为参数估计。
em算法源码（matlab）
08-21
em算法源码（matlab）em算法源码（matlab）
EM算法完整matlab代码
05-14
图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。
基于EM算法的参数辨识和分类识别算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
12-14 1175
然后再依据上一步估计出的参数值估计缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据加上之前己经观测到的数据重新再对参数值进行估计，然后反复迭代，直至最后收敛，迭代结束。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm），最初是为了解决数据缺失情况下（包含隐变量）的参数估计问题。其基本思想是：首先根据己经给出的观测数据，估计出模型参数的值（初始化）；
机器学习算法——EM算法
CodeTutor
06-26 1675
最近准备系统的整理整理机器学习算法,以及理论知识,不然很容易迷失在各种算法之中.首先看的就是EM算法.EM算法是什么?EM算法是针对含隐藏变量的概率模型的参数的一种无监督估计算法.我们知道,机器学习的三要素:模型,目标,学习算法.EM是最后一步,针对的优化目标是最大化log似然:log(P(X)).EM是一种通用性的算法,适合所有的含隐变量的概率模型的参数估计. [TOP] TOP理论分析现在,
混合高斯的EM算法的R代码及疑问
zhxchstc的博客
01-25 3013
第一次写博客，好紧张 学习了EM的理论后想写一下练练手。在网上找到了混合高斯的R代码 模拟数据是样本集5000个，前2000个是以3为均值，1为方差的高斯分布，后3000个是以-2为均值，2为方差的高斯分布。 # 模拟数据 miu1 <- 3 miu2 <- -2 sigma1 <- 1 sigma2 <- 2 alpha1 <- 0.4 alpha2 <- 0.6 # 生成两种高斯分布的样
Kmeans和GMM参数学习的EM算法原理和Matlab实现
一个致力“使己成为人”的专栏
09-01 1万+
本文整理自JerryLead的博文“《K-means聚类算法》 ”，“《（EM算法）The EM Algorithm 》”，“《混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 》”，以及自己编写的关于GMM的Matlab实现。
EM算法详解：应用与高斯混合模型
3. 高斯混合模型：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混合而成。每个高斯分布对应一个组件，模型的参数包括每个组件的均值、方差以及混合比例。在GMM中，EM...
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