GMM算法的个人理解

最新推荐文章于 2025-03-04 10:51:48 发布

yzhhmhm

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文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yzhhmhm/article/details/2239800

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本文介绍了高斯混合模型（GMM）算法的理解，包括其基本运行步骤：首先随机初始化多个分布，接着利用贝叶斯公式计算每个数据点属于各分布的概率，并依据概率将其分配到最可能的类别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

GMM 聚类是采用概率的方法来对数据分类, 实践中每个聚类都可以用一个带参数的分布来表示，比如像高斯分布（连续的）和泊松分布（离散的）。所有的数据都是多个分布的混合。一般取线性的组合。系数就代表了点属于某个分布的概率。

如下图所示：

上图中一个灰色的圆形区域就代表一个高斯分布,通过考

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