GMM高斯混合模型算法
时间: 2025-01-11 20:52:32 AIGC 浏览: 78
### GMM高斯混合模型算法原理
#### 基本概念
GMM(高斯混合模型)是一种用于聚类分析的概率模型,它假设数据是由多个高斯分布叠加而成。通过最大化似然函数来估计这些高斯分量的参数,从而达到对未知数据进行分类的目的[^1]。
#### 数学表示
设观测向量$x_i$服从K个多元正态分布之一,则其联合概率密度可写成如下形式:
$$ p(x|\theta)=\sum_{k=1}^{K}\pi_k \cdot N(\mu_k,\Sigma_k) $$
其中$\pi_k$代表第$k$个成分的选择概率;而$N(\mu_k,Σ_k)$则指均值为$\mu_k$、协方差矩阵为$\Sigma_k$的标准多维正态分布。
#### 参数学习过程
为了求解上述公式的最优参数集θ={π₁,...,πₖ;μ₁,...,μₖ;Σ₁,...,Σₖ},通常采用EM(Expectation-Maximization)算法来进行迭代优化:
- **E步**: 计算每个样本属于各个类别下的后验概率γ(zij),即给定当前参数条件下该样本来自某个特定高斯组件的可能性大小;
- **M步**: 更新各组别的权重系数π以及对应的均值向量μ和协方差阵Σ,使得整体log likelihood最大化的方向前进。
这一交替执行的过程会持续直到收敛为止[^2]。
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### 实现案例展示
下面给出一段Python代码片段作为例子,展示了如何利用`sklearn.mixture.GaussianMixture`库快速构建并训练一个简单的二维空间内的GMM模型[^4]:
```python
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 创建模拟数据集
X, y_true = make_blobs(n_samples=400, centers=4,
cluster_std=0.60, random_state=0)
gmm = GaussianMixture(n_components=4).fit(X)
labels = gmm.predict(X)
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, s=40, cmap='viridis')
plt.title('Clustering using GMM');
```
这段程序首先生成了一个具有四个中心点的人工数据集合,接着定义了一个含有相同数量簇数目的GMM对象,并调用了`.fit()`方法完成拟合操作。最后绘制出了预测标签所指示的颜色编码散点图以直观呈现聚类效果。
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