EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现

EM算法是一种用来解决含有隐变量问题的算法，混合高斯模型中对于某个数据我们并不知道是来自于哪个模型，因此可以视为隐

变量，故可以采用隐含高斯模型来求解，混合高斯模型的具体推导可以参考《统计学习方法》9.3章节这里不给出详细的推导公式，其实就是参数的迭代，首先写出Q函数，然后再极大化Q函数得到迭代公式

输入数据：datain=[-64,-48,6,8,14,16,23,24,28,29,41,49,56,60,75]

这里假设数据来源于两个高斯模型的混合，算法目标是估计每个模型的权重、期望和方差

程序运行结果

上面直方图表示输入数据的频率，曲线图红色表示两个高斯模型叠加的概率分布

总结：迭代40次的时候，参数已经收敛

初值不同，运行得到的参数结果也不同，这也说明EM算法只能保证局部最优

对于参数初值的选择有不同的策略，常见的策略有：

1：选取正负实例的均值和方差

2：随机选取，大多数情况下是有效的，还可以多次选取，最后取拟合最好的那组初值

3：Neal和Hinton等在论文中讨论了不同的初值选取策略

EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现相关推荐

EM算法推断混合高斯模型参数
EM算法推断混合高斯模型参数写在前面随机生成混合高斯模型的数据 EM算法估计混合高斯分布的参数初始化, E步骤 EM算法,M步骤测试脚本画出随机产生的数据的实际分布画出推断得到的分布写在 ...
语音识别学习日志 2019-7-14 语音识别基础知识准备2 {EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)}
https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411会对GMM和EM做详细介绍本文参考: http://www.ituring.com.c ...
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
最近在看晓川老(shi)师(shu)的博士论文,接触了混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)和EM(Expectation Maximization)算法,不禁被论文中 ...
详解EM算法与混合高斯模型
https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/d ...
基于Python实现k-means算法和混合高斯模型
1. 实验目的实现一个 k-means 算法和混合高斯模型,并且用 EM 算法估计模型中的参数. 2. 实验要求用高斯分布产生 k 个高斯分布的数据(不同均值和方差)(其中参数自己设定). 用 k ...
最大期望算法与混合高斯模型的推导
1. 引言:Maximization likelihood-Convex function 2. Expectation-Maximization Algorithm 3. Gaussian Mixt ...
使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现
相关数学概念协方差矩阵多维高斯分布其中k=n,即x的维度. GMM的原理 GMM,高斯混合模型,是一种聚类算法. 1.GMM概念: -将k个高斯模型混合在一起,每个点出现的概率是几个高斯混合的结 ...
混合高斯模型介绍以及应用
混合高斯模型 1. 单一的高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2. 混合高斯模型(GMM模型) 2.1 混合高斯模型直观上的理解和描述 2.2 极大似然估计(Maximu ...
opencv背景建模(混合高斯模型)
背景建模帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同.该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为 ...

EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现

EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现相关推荐

最新文章

热门文章

EM算法 估计混合高斯模型参数 Python实现

EM算法 估计混合高斯模型参数 Python实现相关推荐

最新文章

热门文章

EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现

EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现相关推荐