使用高斯混合模型（GMM)模拟模式识别

资 源 简 介

使用高斯混合模型（GMM)模拟模式识别

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率的机器学习方法，常用于模式识别和聚类分析。它通过将数据分布建模为多个高斯分布的加权组合，能够有效识别复杂数据中的潜在模式。

在模式识别任务中，GMM的核心思想是假设数据由若干高斯分布混合生成，每个分布对应一个潜在的子模式。模型训练过程主要依赖EM算法（期望最大化算法），分为两个交替步骤： E步（期望）：基于当前参数计算每个数据点属于各高斯分布的后验概率 M步（最大化）：根据E步的结果更新高斯分布的均值、协方差和混合权重

相比K-means等硬聚类方法，GMM的软分配特性使其能够处理重叠类别的数据。实际应用时需注意： 通过BIC或AIC准则确定最佳高斯分量数量 协方差矩阵类型选择（全协方差/对角协方差等）影响模型复杂度 初始化策略对EM算法的收敛至关重要

该模型在语音识别、图像分割等领域表现优异，尤其适合处理具有概率分布特征的多模态数据。