与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。 整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然
1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。2. 引入混合高斯分这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以用高斯分布描述。而且高斯函数具有良好的计算性能，所GMM被广泛地应用。 单一高斯分布公式 ...
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2021-08-13 09:36:16
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1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布 image.png 上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。 2. 引入混合高斯分 这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以
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2020-04-08 11:00:00
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高斯混合模型理解。
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2023-02-23 10:42:34
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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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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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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：为什么系数之和为0？P
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2024-05-11 10:04:57
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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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1.高斯混合模型概念高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）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。 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：
其中K为高斯混合模型中成分的个数，g为高斯分布密度，均值是协方差矩阵是,另外是每个成分的权重。 例如如图下所示，是两个高斯分量叠加而成的一维GMM：
则上图
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2024-05-13 12:17:32
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高斯混合模型是一种概率模型，它假设所有数据点都是从有限数量的高斯分布的混合参数中生成的。1.高斯混合模型概念实际上，可以将混合模型视为对 k-means聚类算法的扩展，它包含了数据的协方差结构以及隐高斯模型中心的信息。该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。2.基本原理与相关知识2.1 高斯分布**高斯分布（Ga
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2024-02-12 20:28:04
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# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
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关键词：机器学习 / GMM / 高斯混合摘要： 机器学习算法有很多种分类维度，最出名且常用的一种分类就是 判别模型 与 生成模型，这两类模型最主要的区别就是除了预测之外，生成模型还能生成数据，而判别模型则不行！这回小编将利用生成模型的特性，根据现有数据来预测新冠在未来的潜在案发地点，非常适合数据分析与仿真优化的同学们借鉴！简介高斯混合模型（Gaussian Mixture Model - GMM
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2024-08-23 13:44:39
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GMM—高斯混合模型
原创
2021-08-19 12:53:01
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文章目录一、In Depth: Gaussian Mixture Model二、Motivating GMM: Weaknesses of k-Means三、Generalizing E-M: Gaussian Mixture Models/GM附注：Choosing the covariance type四、GM as Density Estimation五、How many componen
据上次博客已经2周多了，一直没写，惭愧。一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。1.单高斯模型μ、σ完全决定等等，在许多领域得到广泛应用。在这里简单介绍下高斯分布的概率密度分布函数: θ=(μ,σ2);2.高斯混合模型 &nbs
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2024-05-05 21:54:19
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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，决定记录下来。这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。Kmeans聚类其实聚类算法除了Kmeans，还有其
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2023-08-02 22:47:04
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最近在看李航的《统计学习方法》一书，关于EM算法部分收集了些资料进行了学习，做了些混合高斯的模拟，下面分三个部分介绍下相关内容：1）EM算法原理，2）混合高斯推导，3）相关代码和结果一、EM算法原理EM算法推导中一个重要的概念是Jensen不等式。其表述为：如果为凸函数（），则有，当且仅当的时候不等式两边等号才成立。如果概率模型只针对观测样本，那么根据的观测值，可以通过极大似然或贝叶斯估计法估计其
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2024-08-09 13:52:28
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下面介绍一下几种典型的机器算法 首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的
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2023-10-25 12:47:23
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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：为什么系数之和为0？P
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2024-04-17 19:31:51
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单高斯分布模型SGM高斯密度函数估计是一种参数化模型。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（PDF，见公式1）参数的不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本x，即可通过PDF计算其值，然后通过一个阈值来判断该样本是否属于高斯模型。很明显，SGM适合于
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2024-04-24 19:13:37
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