高斯混合模型第3页

机器学习之期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)

文章目录期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本内容2.从三硬币模型2.1问题提出2.2解决方案2.3换个角度3.到高斯混合模型（Gaussianmisturemodel

天真的和感伤的想象家·2023-02-06 15:10

聚类算法 - EM

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

dora_yip·2023-02-05 02:01

机器学习day16自组织映射神经网络

高斯混合模型计算初始随机设置各参数的值，然后重复迭代下面的步骤，直至收敛根据当前的参数，计算每个点由某各分模型生成的概率使用步骤2计算出来的概率，来改进每个模型的均值，方差和权重我们一开始不用知道K个正态分布的参数

rivrui·2023-02-04 02:45

4 聚类 - 高斯混合聚类

shanshan302·2023-02-03 04:16

EM算法；k-means；高斯混合模型

EM算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。EM算法：选择初值foriinepoch:E步：计算期望M步：最大化K-means的核心目标是将数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。训练时给定k值，网络把数据划分为k个簇；测试时，距离那个簇的中心点最近就属于哪个类别。算法的具体步骤描述如下：随机选取k个中心foriinepoch:for每个样本：对每个样本，将其

cv-daily·2023-02-01 18:22

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离。算法的任务就是找出这些cluster的中心点。K-means算法先随机选取K（唯一的算法参数）个点作为中心点，然后通过计算欧式距离来给所有数据项归类。归类之后使用平均值算法（mean）重新

weixin_34411563·2023-02-01 18:52

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。K-means算法EM步骤如下：给定K的值，代表有K个不同的类别。对每一个类别，猜测其中心点。在已知K个中心点的情况下，计算每个点到这K的中心点的距离，距离最小的那个中心点所代表的类就是该点所属的类别，这样对所有样本完成分

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

GMM（高斯混合模型）与KMean聚类

最大期望算法EMEM(ExpectationMaximization)算法是一种求参数的极大似然估计方法，可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据等带有噪声的不完整数据。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：–第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；–第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这

弎见·2023-02-01 18:51

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。

光电学子·2023-02-01 18:21

k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值

k-means作用：用于划分聚类；k-means算法：1、选取k个聚类质心点：mu1,mu2,.....,muk;2、重复下面过程直到收敛：对每个样例i，计算其应属于的类j：C(i)=argmin(||x(i)-mu(j)||^2);对每一个类j，重新计算该类的质心：mu(j)matlab自带kmeans.m函数IDX=kmeans（X，k）；%将n行p列矩阵X分成k个聚类，n表示点数，p表示由p

778811·2023-02-01 18:51

K-means算法和高斯混合模型的异同

写这篇文章的缘由是因为早上的机器学习讨论班大家对于一句话：用于向量化的k均值是高斯混合模型的一个硬版本（出处：机器学习导论，隐马尔科夫模型，p247，（15-36））产生了深刻的思考然后不理解，在结合老师的讲解以及搜索资料后

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

高斯混合模型GMM

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。

东城青年·2023-02-01 18:20

从EM算法到高斯混合模型（GMM）与K-means算法（理论分析+仿真分析）

目录：EM算法GMM模型K-means算法EM算法基本问题首先介绍一下EM算法要解决的基本问题。EM算法通常解决的是不同分布下的参数估计问题，属于参数估计理论的一种。在另一个角度，EM算法也可以看作是极大似然估计的加强版。由于极大似然估计要求采样数据属于同一个分布，因为只能估计同一个分布下的参数。举个例子：在学校随机地选取100个男生，可以通过极大似然估计来得到男生的平均身高。倘若随机

宅男不宅·2023-02-01 18:50

K-means与高斯混合模型

K-meanshttp://blog.pluskid.org/?p=17Clustering中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同Classification(分类)不同，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程

知海无涯学无止境·2023-02-01 18:49

K-means 算法与高斯混合模型的异同

Likethek-meansclusteringalgorithm,EMissensitivetoinitialconditionsandmightconvergetoalocaloptimum.

guanguanboy·2023-02-01 18:48

高斯混合模型和KMeans算法可视化对比

文章目录高斯混合模型简介代码实现高斯混合模型简介高斯混合模型是用来聚类的，其采用期望最大算法(EM)进行迭代。其使用也是有条件的，适合数据是正态分布的数据。

python_xiaofeng·2023-02-01 18:17

Kmeans与高斯混合模型的不同

Kmeans是基于距离计算得到聚类的（基于假设即一个点仅以1或者0的概率属于某一聚类，这两者中间的取值没有考虑）高斯混合模型是基于概率得到聚类的（即一个点仅以某一个概率属于某一类）

Kerry_gogogo·2023-02-01 18:17

Kmeans GMM 高斯混合模型 EM算法

Kmeans模型是GMM模型的一种，高斯混合模型（GaussianMixedModel）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

Yonghua Li·2023-02-01 18:17

机器学习6-聚类

距离计算方法3.K-means代码实现4.Sklearn实现K-means5.层次聚类1）原理及距离计算2）层次聚类示例6.sklearn实现层次聚类7.密度聚类8.密度聚类的sklearn代码实现9.高斯混合模型

哎呦-_-不错·2023-01-30 10:29

混合密集网络（Mixture Density Networks）

理论混合密集网络是一种将高斯混合模型和神经网络结合的网络，与一般的神经网络不同，它在网络的输出部分不再使用线性层或softmax作为预测值，为了引入模型的不确定性，认为每个输出是一种高斯混合分布，而不是一个确定值或者单纯的高斯分布

weiweiweimengting·2023-01-20 02:42

autoCell：用于scRNA-seq的分析工具

tzc_fly·2023-01-18 18:59

从 Spectral Clustring 推导到 Regularized Diffusion Process

机器学习-白板推导系列(二十二)-谱聚类（SpectralClustering）Background首先看一种数据分布：对于以上分布的数据，可以直接利用K−meansK-meansK−means或者GMM（高斯混合模型

T.Y.Bao·2023-01-18 17:31

语音识别中代价函数_语音识别技术简述（概念->原理）

目录语音识别技术简述(概念->原理)语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整(DTW)2.支持向量机(SVM)3.矢量量化(VQ)4.隐马尔科夫模型(HMM)5.高斯混合模型(GMM)6

weixin_39788256·2023-01-16 08:50

写博客的素材

是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法PCA与SVD白化whiteningSVMNormalization标准化的原因方法和作用详解K-Means与K-MedoidsGMM高斯混合模型与

Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

EM算法 -- AI基础算法从简单到深

算法就是通常说的让期望最大化的算法，EM算法的核心同时也是基础的部分是最大似然估计，首先通过一个简单的例子来理解EM算法的过程，然后讲解EM在数学上是怎么进行推导和原理证明的，后续会讲解EM算法的应用，也就是高斯混合模型

she201007780123·2023-01-11 20:05

聚类2-高斯混合-EM算法

转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/50802703这篇主要想说的是高斯混合模型，我发现，纵观网上大体的博客，都是沿用了吴恩达老师的上课套路，所以大致都相同

kasdlj·2023-01-11 20:34

高斯混合模型（GMM）

本文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a36a563e0102y2ec.html之前在学习中遇到高斯混合模型，卡了很长一段时间，在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法

radar_zzm·2023-01-10 08:10

【机器学习笔记11】高斯混合模型（GMM）【上篇】原理与推导

Twilight Sparkle.·2023-01-10 08:09

matlab里面有关的函数（杂）

一：gmdistribution.fit()函数：GMM高斯混合模型中，我们除了数据的信息，对数据的分类一无所知，因此，在运算时我们不仅需要估算每个数据的分类，还要估算这些估算后数据分类的均值和协方差矩阵

二姐不想去实验室·2023-01-10 08:38

图像分割系列5_GMM（高斯混合模型）对图像进行分割

OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）实例5：GMM（高斯混合模型）图像分割#include#includeusingnamespacecv

亦我飞也·2023-01-10 08:38

GMM_example(2)

若已知高斯混合模型的均值、协方差矩阵和权重系数，用函数gmdistribution可以生成一个高斯混合模型。

qq-120·2023-01-10 08:06

【老生谈算法】matlab实现Kmeans聚类算法源码——Kmeans聚类算法

高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans的迭代步骤可以看成E步和M步，E：固定参数类别

阿里matlab建模师·2023-01-10 08:02

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorMOG2,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:04

华师大机器学习2021期末考试题

华师大机器学习期末考试题1.叙述批处理的K-means算法流程2.请写出二分类的支持向量机在线性不可分情况下的目标函数以及优化函数3.根据如下贝叶斯网络，判断下面说法是否正确4.高斯混合模型的表示以及使用

可可亚西村的橘子·2023-01-08 07:36

高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)

sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal)，球面(spherical)，平移(tied)和全协方差矩阵(fullcovariancematrices))

weixin_39950470·2023-01-08 00:39

密度可达、sklearn高斯混合模型

密度可达直接密度可达核心对象q直接密度可达p,反之不一定只有核心对象才有资格发起密度可达概念,不是核心对象,没有资格作为起点密度可达核心对象q密度可达p链上的核心对象要求:链的起点,和经过的点,必须是核心对象,链的最后一个点,可以是任意对象;密度相连O以及到样本p或者样本q中间的样本都必须是核心对象,但是p和q两个对象不要求是核心对象,它们可以是普通的样本点密度聚类DBSCAN方法：参考①全称:D

Windingd·2023-01-08 00:38

【3】机器学习中高斯混合模型的求解

【1】机器学习中的函数GaussianMixture求解各个模型的分量【1.1】GaussianMixture参数解释可参考文献：【sklearn篇】mixture.GaussianMixture各参数详解以及代码实现_Yakuho的博客-CSDN博客_gaussianmixture【1.2】单个高斯模型求解frommatplotlibimportcolorsimportnumpyasnpimpo

Johnnay_Song·2023-01-08 00:38

sklearn之高斯混合模型

什么是高斯分布？高斯分布也叫正态分布，也就是常态分布，什么意思呢？比如说男性的身高，假如说有10000个男性的身高，如果再坐标系上标记出来就是一个正态分布，如果形状还不是和上面的图形一样，那说明数据量还不够，如果数据量足够多的情况下，就会生成上面的正态分布图。事实上任何一种单一的概率分布都符合正态分布，正态分布的形状由平均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2所决定。一维正态分布公式：正态分布

月疯·2023-01-08 00:37

【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：高斯聚类GaussianMixture

聚类算法及聚类效果评估【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：7种异常和新颖性检测方式高斯混合模型

颢师傅·2023-01-08 00:35

10种顶流聚类算法Python实现（附完整代码）

聚类算法三、聚类算法示例1、库安装2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、光谱聚类12、高斯混合模型三

Python正在输入中......·2023-01-07 08:28

em算法python代码_EM 算法求解高斯混合模型python实现

注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1.什么是EM算法？引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。2.EM算法的一个小例子:三硬币模

weixin_39861669·2023-01-06 09:24

高斯混合模型参数估计的EM算法

9.2"""def__init__(self,yVector,parameters,maxIter,epsilon):""":paramyVector:观测数据:paramparameters:初始化的高斯混合模型参数

_森罗万象·2023-01-05 21:42

基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成

语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型

普通网友·2023-01-05 19:49

k-means和EM算法的Matlab实现

CSDN博客_em算法matlabEM算法matlab和Java实现_唐维康的博客-CSDN博客_em算法matlab实现MATLAB实现高斯混合分布的EM算法及二维时概率密度曲面、置信椭圆绘制-知乎GMM高斯混合模型及

phymat.nico·2023-01-04 07:33

【图像压缩】高斯混合-注意力模型《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Atten》

绪论本文针对熵模型优化提出使用离散化的高斯混合模型已提供更灵活的隐层表示分布估计，此外在网络结构中使用注意力模块关注复杂区域以提高性能。是第一个达到与VTM5.2相近表现的工作。

hahalidaxin·2023-01-03 10:43

11 EM算法(期望最大化)与GMM高斯混合模型(聚类算法)

期望最大化模拟:对具体的男女生身高问题使用EM算法求解流程如下：初始化参数：先初始化男生身高的正态分布的参数：如均值=1.64，方差=6.0；计算分布：计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布；重新估计参数：通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数（最大似然估计），女生分布也按照相同的方式估计出来，更新分布。这时候两个分布的概率也变了，然后重复步骤2~3，直到参数不发生变化为止。1、EM

处女座_三月·2023-01-01 08:47

基于GMM模型的图像分割与颜色迁移算法

在之前的博客中，我们已经介绍过高斯混合模型（GMM）的一些基础知识，链接：GaussianMixtureModel：混合高斯模型介绍_程序猿老甘的博客-CSDN博客在该博客中，我们提到了贾佳亚老师团队利用

程序猿老甘·2022-12-30 10:35

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法