高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
一、概述以一维数据为例，我们可以看到下图通过将多个单一的高斯模型加权叠加到一起就可以获得一个高斯混合模型，这个混合模型显然具备比单个高斯模型更强的拟合能力：再举一个二维数据的例子，在下图中可以看到有两个数据密集区域，对应的概率分布也就会有两个峰。高斯混合模型可以看做生成模型，其数据生成过程可以认为先选择一个高斯分布，再从被选择的高斯分布中生成数据：综合上述两种描述，我们可以从两种角度来描述高斯混合
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2023-10-28 11:09:45
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。 当然，若你对EM算法都一知
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2023-09-08 11:25:39
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导语：现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。1 单高斯模型多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF定义如下：在上述定义中,x是维数为D的样本向量，mu是模型期望，sigma是模型协方
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2023-12-21 09:40:59
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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# 高斯混合模型在Python中的应用
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种用于对多个随机变量进行建模的概率分布模型。它假设数据是由多个高斯分布组成的混合体生成的，每个高斯分布对应一个“成分”。在实际应用中，GMM通常用于聚类、异常检测等任务。
Python中有很多库可以用来实现GMM，其中最常用的是scikit-learn库。在本文中，我们将介绍如何使用
原创
2024-06-04 03:51:58
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最近看一些计算机视觉和图形学类的文章，经常发现一个被称为Gaussian mixture model(GMM)的技术，应用在图像图形处理的算法中。出于好奇，我最近阅读了GMM的文献[1]。基于该文献，我将在这篇博客介绍一下GMM的一些核心思想以及比较成功的应用。1. 简介GMM是一个参数概率密度函数，由加权的分块高斯密度累加和表示。GMM通常被用来表示一个概率密度分布的参数模型，以提供建立特征度量
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2023-08-18 17:49:55
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K-meanshttp://blog.pluskid.org/?p=17 Clustering 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
前面讲了一维和多维高斯分布的相关知识。但是在某些情况下，使用 单高斯模型(Gaussian single model, GSM） 会有一些局限。在现实世界中我们需要学习的目标可能符合这样的分布 ：如上图所示，当你用单高斯模型去拟合它时，得到这样的曲线。显然它不能很好地表征目标。这样的目标有多种模式，或者缺乏对称性。 你将看到混合高斯模型的表现力则很好，好到可以建模任意的分布。 简单地说，混合高斯模
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2023-12-27 11:09:46
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在智能监控系统中，对于运动目标的检测是中心内容，而在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。 我们首先要提起背景和前景的概念，前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。建模的基本思想是从当前帧中提取前景，
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2024-01-17 09:48:01
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EM 算法是一种迭代算法，1977 年由 Dempster 等人总结提出，用于含隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM 算法的每次迭代由两步组成：E 步，求期望（expectation）; M 步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximization algorithm），简称 E
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2023-12-20 13:44:09
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign
参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html1、高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似乎有一小块区域重合，因此对重合部分的点将被分配到哪个簇不是很有
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2023-07-31 23:48:51
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高斯混合模型 (GMM)高斯混合模型是概率模型，其假设所有样本是从具有未知参数的有限数量的高斯分布的混合生成的。它属于软群集算法组，其中每个数据点都属于数据集中存在的每个群集，但每个群集的成员资格级别不同。此成员资格被指定为属于某个群集的概率，范围从0到1。例如，突出显示的点将同时属于集群A和B，但由于其与它的接近程度而具有更高的集群A的成员资格。 GMM假设每个聚类遵循概率分布，可以
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2024-04-09 13:15:34
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《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来k-means要求这些簇的模型必须是圆形，k-算法没有内置的方法来实现椭圆形的簇。因此，拟合非圆形的分类数据时，效果不好。如图1和图2。  
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2024-03-27 12:28:15
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高斯混合模型的终极理解 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节
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2024-02-09 15:32:42
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