2023年4月16日 · 混合⾼斯（mixture of Gaussians），每⼀个⾼斯概率密度N (x | µk, Σk)被称为混合分布的⼀个成分（component），并且有⾃⼰的均值µk和协⽅差Σk。 具有3个成分的混合⾼斯分布的轮廓线。 可把πk = p (k)看成选择第k个成分的先验概率， 把密度N (x | µk, Σk) = p (x | k)看成以k为条件的x的概率。 ⾼斯混合分布的形式由参数π, µ和Σ控制，其中令π ≡ {π1, . . . , πK}, µ ≡ {µ1, . . . , µK}且Σ ≡ {Σ1, . . . , Σk}。 ⼀种确定这些参数值的⽅法是使⽤最⼤似然法。 根据公 …

2024年12月5日 · 高斯混合 模型 （Gaussian Mixture Model, GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于 聚类分析的无监督 学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。 1. 模型假设. K均值（K-Means）： 假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布，通常是球形的（即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀，具有相同的方差）。 每个簇通过一个中心点来表示（即质心），簇内的数据点与质心的距离最小。 高斯 …

2021年2月9日 · In this paper, we discuss and compare two different methods for grouping data points together: K-Means and Gaussian Mixture Models (GMM). We then use each of these methods to cluster the same example set of data.

In econometrics and statistics, the generalized method of moments (GMM) is a generic method for estimating parameters in statistical models. Usually it is applied in the context of semiparametric models , where the parameter of interest is finite-dimensional, whereas the full shape of the data's distribution function may not be known, and ...

gmm要满足2个假设. 1. 差分gmm. 对基本模型进行一阶差分以去除固定效应的影响，然后用一组滞后的解释变量作为差分方程中相应变量的 工具变量

2020年1月1日 · Gaussian Mixture Models can discover complex patterns and group them into cohesive, homogeneous components that are close representatives of real patterns within the data set. This work compares K-Means and Gaussian Mixture Model to evaluate cluster representativeness of the two methods for heterogeneity in resource usage of Cloud workloads.

Classics Never Fade Away: Decipher Gaussian Mixture Model and Its Variants! This blog dives deep into the Gaussian Mixture Model (GMM) and demonstrates why it’s more superior than K-means for clustering tasks.

比如gmm(高斯混合模型)与svm(支持向量机）： svm试图找到最大化分割两类数据的边界，gmm试图找到最佳拟合两类数据的高斯分布. 我们以分类问题为例， 针对上述的二分类样本，gmm拟合如下的混合分布：

2024年5月23日 · 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model, GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上 GMM 可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。 GMM可用于各种 机器学习 应用，包括 聚类 、密度估计和模式识别。 高斯混合模型是一种常见的混合模型。 设有随机变量 X，则GMM的概率密度由高斯分布的混合给出:： 其中： …

2024年5月7日 · GMM excels by capturing the natural, non-linear cluster boundaries, modeling each cluster with its unique shape and density. This flexibility allows GMM to accurately identify distinct groups...