gaussmix高斯混合模型可以直接用

资 源 简 介

gaussmix高斯混合模型可以直接用

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率分布的聚类方法，特别适用于分类未知的数据集。它假设数据由多个高斯分布混合而成，通过估计每个高斯分量的参数（均值、协方差和权重）来描述数据的整体分布。

在MATLAB中，可以使用内置的`fitgmdist`函数直接对无标签数据进行高斯混合建模。该函数通过期望最大化（EM）算法迭代优化模型参数，自动确定各高斯分量的统计特性。用户只需指定数据矩阵和预设的高斯分量数量，函数即可返回包含所有参数估计值的模型对象。

高斯混合模型不依赖预先定义的类别标签，而是通过软聚类方式为每个数据点分配属于各分量的概率。这使得它在探索性数据分析、特征提取和密度估计等场景中非常实用。MATLAB的实现还支持正则化处理、初始参数设置等高级选项，帮助提升模型在奇异协方差或高维数据下的稳定性。