​改进的gmm（高斯混合模型）算法

资 源 简 介

​改进的gmm（高斯混合模型）算法

详 情 说 明

高斯混合模型(GMM)是一种基于概率统计的聚类算法，通过多个高斯分布的线性组合来拟合复杂数据分布。传统的GMM通过期望最大化(EM)算法进行参数估计，但在实际应用中存在收敛速度慢、对初始值敏感等问题。

改进的GMM算法主要从三个方面进行优化：首先是在初始化阶段采用k-means++等智能初始化方法，避免EM算法陷入局部最优；其次是引入正则化项处理协方差矩阵奇异问题，提高数值稳定性；最后是通过变分推断或随机梯度下降等替代方案加速收敛过程。

这些改进使得GMM能够更好地处理高维数据、非球形簇以及不平衡数据集等问题，在语音识别、图像分割和异常检测等领域展现出更强的实用性。值得注意的是，改进后的算法仍然保持概率生成模型的特性，能够输出样本属于各成分分布的概率。