高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本的概率密度分布估计来解决数据样本的聚类问题，在生物学统计与医学统计领域有着广泛的应用。本节将向大家介绍在 Python 中如何利用 Scikit-Learn 库中的相关工具构建高斯混合模型，以及这个模型在 Python 中使用的相关技巧。
首先，我们需要导入相关的可视化以及运算工具库，并构建示例数据：
1
对于构建好的示例数据，我们先运用前几章谈到过的 K-Means 算法进行聚类，效果如下：
2
3
为了清晰描绘聚类结果，我们导入 scipy 中的 cdist 工具，构建函数 plot_kmeans 用于刻画出每个聚类簇的大致边界：
4
5
6
未完待续：课程内容较多，请复制链接通过电脑学习，获得最佳学习效果。 http://datacademy.io/lesson/147
更多课程和文章尽在微信号：「datartisan数据工匠」
高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本...
高斯混合模型 顾名思义，高斯混合模型是指某一群体中含有多个高斯分布，具有如下形式的概率分布模型： 高斯混合模型参数...
一、概述 1. 介绍 动态模型可以类比高斯混合模型这种静态模型，高斯混合模型的特点是“混合”，动态模型的特点是在“...
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）高斯混合模型，通常简称GMM，是一种广泛使用的聚类算法...
定义 EM算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计，高斯混合模型的应用广泛，在许多情况下，EM算法是学习高斯混合...
高斯混合模型 使用高斯混合模型创建训练集，根据该训练集评估每个变异位点的可信度。每次运行VariantRecali...
Gaussian Mixture Model 事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些...
高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(正太分布)的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果...
简述：高斯混合模型是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代。高斯混合模型假设每个簇的数据...
本文为转载，原文链接：高斯混合模型（GMM） - 戴文亮的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhih...
本文标题：高斯混合模型丨数析学院
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/odvphxtx.html
网友评论