matlab代码实现GMM聚类

资 源 简 介

matlab代码实现GMM聚类

详 情 说 明

GMM（高斯混合模型）聚类是一种基于概率模型的聚类方法，它将数据看作由多个高斯分布混合生成的结果。在MATLAB中实现GMM聚类，通常涉及数据预处理、模型训练和结果可视化几个关键步骤。

### 实现思路 数据准备：GMM聚类需要输入数据为数值型矩阵。用户可以通过.data文件提供数据，并在代码中指定文件路径进行读取。MATLAB提供了`load`或`importdata`等函数来加载外部数据文件。

模型训练：使用MATLAB的统计与机器学习工具箱中的`fitgmdist`函数，可以拟合高斯混合模型。该函数需要指定聚类数量（即高斯成分的数量）以及其他可选参数，如协方差类型（全协方差、对角协方差等）和最大迭代次数。

聚类预测：训练好的GMM模型可以通过`cluster`方法对新的数据进行分类，返回每个数据点属于哪个高斯成分（即哪个聚类）。

结果分析：GMM聚类的结果可以结合轮廓系数或对数似然值来评估聚类质量。MATLAB支持通过可视化工具（如`scatter`或`gscatter`）展示聚类效果。

### 扩展思考 参数优化：GMM的聚类数量可以通过贝叶斯信息准则（BIC）或赤池信息准则（AIC）自动选择。 异常检测：GMM不仅可以用于聚类，还能通过概率密度估计识别低概率区域的数据点，从而实现异常检测。

通过修改数据路径和调整模型参数，用户可以灵活地将该实现应用于不同的数据集，如金融数据分组、图像分割等场景。