高斯混合模型参数估计

资 源 简 介

高斯混合模型参数估计

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种强大的概率模型，常用于数据聚类和密度估计。它假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个潜在的簇。

在参数估计过程中，我们主要关注三个核心参数： 每个高斯分布的均值向量（μ） 协方差矩阵（Σ） 各个分布的混合系数（π）

EM（Expectation-Maximization）算法是估计这些参数的经典方法，它通过交替执行两个步骤来迭代优化参数： E步骤（期望步骤）：根据当前参数估计，计算每个数据点属于各个高斯分布的后验概率 M步骤（最大化步骤）：基于E步骤的结果，重新估计模型参数，使其最大化对数似然函数

在实际应用中，GMM常用于： 数据聚类：每个高斯分布对应一个簇 异常检测：低概率区域的数据点可能被视为异常 密度估计：对复杂数据分布进行建模

测试程序testMOG4.m展示了如何应用sunMOG.m函数进行GMM参数估计。该实现通常包括初始化参数、迭代执行EM步骤直到收敛、以及评估模型性能等关键环节。