用高斯混合模型进行数据聚类分析

资 源 简 介

用高斯混合模型进行数据聚类分析

详 情 说 明

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率模型的聚类方法，适用于复杂分布的数据集。与K-means不同，GMM假设数据由多个高斯分布混合而成，每个高斯分布对应一个簇，能够更灵活地描述不同形状的簇。

在MATLAB中，可以使用内置的`fitgmdist`函数来实现高斯混合模型的拟合和聚类。该函数基于期望最大化（EM）算法迭代优化模型参数，包括均值、协方差和混合权重。

使用步骤简要概括如下： 数据预处理：确保数据已标准化或归一化，避免不同量纲对模型的影响。 模型初始化：指定高斯分布的数量（即簇数），可通过肘部法则或信息准则（如AIC、BIC）选择最优值。 参数训练：调用`fitgmdist`函数拟合数据，自动计算每个高斯分量的参数。 聚类分配：利用`cluster`函数根据后验概率将数据点分配到最可能的高斯分布。 结果评估：通过轮廓系数或似然值评估聚类质量，必要时调整模型复杂度。

高斯混合模型的优势在于能够量化数据点属于各簇的概率（软聚类），并适应椭球状分布的簇。其局限性包括对初始化敏感、计算复杂度较高，且需预先指定簇数。