高斯贝叶斯混合。这套文件包含用于performi…

资 源 简 介

高斯贝叶斯混合。这套文件包含用于performi…

详 情 说 明

高斯贝叶斯混合模型是一种强大的概率建模技术，它将高斯分布与贝叶斯框架相结合。该模型通过变分期望最大化(EM)算法进行学习和推断，能够自动确定数据中潜在的聚类数量。

模型的核心思想是将观测数据视为来自多个高斯分布的混合生成，其中每个分布对应一个潜在的聚类。与传统高斯混合模型不同，贝叶斯方法引入了先验分布，通过对模型参数进行概率建模来避免过拟合。

变分EM算法是该模型的关键学习机制，它通过交替执行以下两个步骤来优化模型：在E步中，计算潜在变量的后验分布；在M步中，通过最大化变分下界来更新模型参数。这种方法相比传统EM算法具有更好的数值稳定性和收敛性。

该模型特别适用于聚类分析、密度估计和异常检测等任务，当数据维度较高或聚类数量未知时尤为有效。其贝叶斯特性还允许自然地处理缺失数据，并为模型不确定性提供量化评估。