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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。