高斯混合模型(GMM)
Posted ph-one
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了高斯混合模型(GMM)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布
- 上图左面用单一高斯分布去描述,显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。
2. 引入混合高斯分
这里插一句,为什么是“高斯混合模型”,而不是别的混合模型,因为从中心极限定理知,只要K足够大,模型足够复杂,样本量足够多,每一块小区域就可以用高斯分布描述。而且高斯函数具有良好的计算性能,所GMM被广泛地应用。
-
单一高斯分布公式
- 混合高斯分布
-
每个GMM由K个高斯分布组成,每个高斯分布称为一个组件(Component),这些组件线性加成在一起就组成了GMM的概率密度函数:
-
如上图,我们用三个高斯分布去描述一个二维的数据。
原文:https://www.jianshu.com/p/928d48afcd9a
来源:简书
以上是关于高斯混合模型(GMM)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章