VBGMM： 用来分隔数据。

资 源 简 介

VBGMM： 用来分隔数据。

详 情 说 明

VBGMM（Variational Bayesian Gaussian Mixture Model）是一种基于变分贝叶斯方法的高斯混合模型实现，常用于数据聚类和概率密度估计。该算法参考了经典教材《模式识别与机器学习》(PRML)中的数学推导，通过变分推断替代传统EM算法，能够自动确定最优的混合组件数量。

实现原理上，VBGMM通过引入狄利克雷先验分布对混合系数建模，利用变分下界最大化来自动修剪不必要的混合分量。相比传统GMM，其优势在于避免过拟合且无需人工指定聚类数量。

应用场景包括图像分割、语音特征聚类等需要自动分组数据的领域。算法内部处理了协方差矩阵的正定性问题，并采用对数域计算避免数值下溢。实际使用时，数据需要预先进行标准化以获得最佳效果。