高斯混合模型

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种基于概率密度的生成式模型。

ningaiiii·2025-01-23 15:45

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类

不牌不改·2025-01-18 00:43

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

唐维康·2024-02-19 21:08

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

人工智能知识

11语音处理语音识别系统框架：特征提取（mfcc、傅立叶）->声学模型（高斯混合）->语言模型->解码搜索特征提取：梅尔频率倒谱系数、傅里叶变换声学模型：高斯混合模型-隐马尔可夫模型14多智能体系统自主性

奥利奥利奥利奥·2024-01-20 09:46

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上

weixin_39791322·2024-01-16 21:51

HALCON算子函数总结（上）

Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上

逆风路途·2024-01-16 21:20

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。

一碗姜汤·2024-01-14 07:45

图像分割-Grabcut法(C#)

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素，以避免

VB.Net·2024-01-05 12:31

图像分割-Grabcut法

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素

VB.Net·2024-01-05 12:29

超详细EM算法举例及推导

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等

老实人小李·2024-01-04 21:33

EM算法及公式推导

比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，

XI-C-Li·2024-01-04 21:02

【数据不完整？用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法：睹始知终

期望值最大化算法EM：睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤：期望M步骤：最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法

Debroon·2024-01-03 10:50

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。

歌者文明·2024-01-01 07:15

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

2、引入2.1、高斯混合模型生成模型，可以简单的理解为生成数据(不止，但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止，但我们暂且就这么理解它)}(不止，但我们暂且就这么理解它)。

篝火者2312·2024-01-01 04:51

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数

Kilig*·2023-12-28 11:29

【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类5密度聚类密度聚类亦

不牌不改·2023-12-22 15:40

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解高斯分布、高斯混合模型

IronmanJay·2023-12-18 06:47

机器学习---使用 EM 算法来进行高斯混合模型的聚类

1.指定k个高斯分布參数导包importmathimportcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltisdebug=False全局变量isdebug可以用来控制是否打印调试信息。当isdebug为True时，代码中的一些调试信息将被打印出来，方便进行调试。初始化：defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):globalXglo

三月七꧁ ꧂·2023-12-06 11:48

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf

视图猿人·2023-11-27 13:59

（三十七）论文阅读 | 目标检测之PAA

论文基于高斯混合模型，提出将Anchor{\rmAnchor}Anchor的得分视为一种概率。同时，Anchor{\rmAnchor}Anchor质量的

zhangts20·2023-11-26 05:48

【文章学习系列之模型】DAGMM

文章链接代码链接模型结构深度自编码高斯混合模型（DAGMM）主要由压缩网络和评估网络两大部分组

清流自诩·2023-11-15 06:21

15. 机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

多变量高斯分布、高斯混合模型和EM算法

多变量高斯分布先总结一些基本结论。设有随机变量组成的向量X=[X1,⋯,Xn]TX=[X1,⋯,Xn]T，均值为μ∈Rnμ∈Rn，协方差矩阵ΣΣ为对称正定nn阶矩阵。在此基础上，如果还满足概率密度函数p(x;μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))p(x;μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12exp⁡(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))则称其满足多变量高斯分布，

immcrr·2023-11-12 07:30

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型

一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance([store_precision=True,assume_centered=False])用于检测"高斯分布数据集"(Gaussia

EdVzAs·2023-10-31 02:53

多元高斯分布/高斯过程全解析

大纲公式推导参数估计高斯分布运算高斯分布性质高斯过程（Gaussianprocess）高斯混合模型概念区分边缘分布(marginaldistribution)和联合分布概率密度函数和概率分布函数1.多元高斯分布公式推导首先我们知道一元高斯分布是

noobiee·2023-10-30 06:37

EM算法解析+代码

大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1.凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数

noobiee·2023-10-30 06:30

机器学习（四十九）：高斯混合模型

补充一个聚类算法：高斯混合模型假设有一组需要根据它们的相似性分组到几个部分或簇中的数据点。在机器学习中，这被称为聚类。

川川菜鸟·2023-10-28 08:16

PRML第二章

2.3.1条件高斯分布2.3.2边缘高斯分布2.3.3高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计2.3.5顺序估计2.3.6高斯分布的贝叶斯推断2.3.7学生t分布2.3.8周期变量2.3.9高斯混合模型

萌新待开发·2023-10-27 12:37

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律，将数据进行分组，从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析，帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点，以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算

码农腾飞·2023-10-22 02:52

使用pytorch实现高斯混合模型分类器

本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。

deephub·2023-10-21 11:41

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型

wa1tzy·2023-10-20 10:20

《统计学习方法》读书笔记——第九章 EM算法及其推广

目录写在前面本章框架EM算法EM算法在高斯混合模型中的应用EM算法的推广补充知识点高斯混合模型本章框架EM算法在进行概率模型的参数估计时，如果变量全是可以直接观测的，就可以直接用极大似然估计或贝叶斯估计

'Themis'·2023-10-19 23:53

机器学习-无监督学习之聚类

文章目录K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤：Step1：随机选取样本作为初始均值向量。

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 10:45

28丨EM聚类：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

EM算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型），或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。HMM在

张九日zx·2023-10-10 22:15

uniform机器学习极简入门5—EM算法

上一节我们介绍了高斯混合模型（GMM），这个模型在求解的时候我们提到了EM算法，本节我们详细介绍下EM算法的基本流程，其实在KMeans中也有EM的思想，EM算法在很多概率求解中都有用到，我们也会在后续中一一提到

uniform斯坦·2023-10-09 18:26

期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析