GMM - This code run very well and it has Demo

资 源 简 介

GMM - This code run very well and it has Demo

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种强大的概率模型，常用于聚类分析和密度估计。与K-Means等硬聚类方法不同，GMM采用软聚类策略，允许数据点以概率形式归属于多个高斯分布。

核心思想 GMM假设数据由多个高斯分布混合而成，每个高斯分量代表一个簇。模型通过期望最大化（EM）算法迭代优化，调整各高斯分布的均值、协方差和混合权重，最终使数据集的似然概率达到最优。

技术优势 概率输出：提供样本属于各簇的概率而非硬分配，适用于模糊边界场景。 协方差灵活：支持球形、对角或全协方差矩阵，适应不同数据分布形状。 生成模型特性：可模拟数据生成过程，用于新样本合成或异常检测。

应用场景 图像分割（如区分前景/背景） 语音识别中的特征聚类 金融领域中的市场细分

若提供Demo代码，建议重点关注参数初始化、EM步骤的可视化及聚类效果评估。模型复杂度（组件数量）可通过信息准则（如AIC/BIC）选择，避免过拟合。