EM-GMM

资 源 简 介

EM-GMM

详 情 说 明

EM-GMM（Expectation-Maximization Gaussian Mixture Model）是一种基于概率统计的聚类方法，通过EM算法优化高斯混合模型参数来对数据进行特征建模。

高斯混合模型假设数据由多个高斯分布组合而成，每个高斯分量代表一个潜在的类别。EM算法通过迭代方式求解模型参数，主要分为两步：

E步（期望步骤）：根据当前参数计算每个数据点属于各个高斯分量的后验概率 M步（最大化步骤）：基于E步的结果重新估计模型参数（均值、协方差和混合系数）

这个过程不断迭代直到模型收敛，最终得到： 每个高斯分量的参数（均值向量和协方差矩阵） 混合系数（各分量的权重） 数据点的软分类结果（属于各分量的概率）

该方法在特征建模中的优势包括： 能处理非球形分布的数据 提供概率化的分类结果 自动学习数据的潜在结构 适用于连续型特征

典型应用场景包括图像分割、语音识别、异常检测等需要对复杂分布数据进行建模的任务。相比K-means等硬聚类方法，GMM能更好地捕捉数据中的不确定性。