GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台 网盘提取csv数据 需求分析 实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk​ 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi​来自于第 k 个模型

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,-,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值高斯分布

本文用 Python 实现了PS 中的图层混合算法,把很多常见的图层混合算法都汇总到了一起,比起以前写的算法,就是用矩阵运算代替了很耗时的for 循环,运行效率有所提升.具体的代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math import numpy as np # image fusion file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/2.jpg'; img_1

目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP

转自:http://www.cnblogs.com/tevic/p/3645197.html 最近在做一个CUDA的项目,记录下学习心得. 系统 Linux 3.11.0-19-generic #33-Ubuntu x86_64 GNU/Linux C++调用Python Python模块代码: #!/usr/bin/python #Filename:TestModule.py def Hello(s): print ("Hello World") print(s) def Add(a

一.Python中自定义类对象json字符串化的步骤[1]   1. 用 json 或者simplejson 就可以: 2.定义转换函数: 3. 定义类 4. 生成对象 5.dumps执行,引入转换函数 特别说明,如果是python的内置对象,如列表,float,str等,不需要转换函数. 否则json模块默认是没法处理的,会抛出异常:TypeError xx is not JSON serializable   我的代码: 二.在Python中生成包含对象列表的Json字符串,并将其写入文件,

最近在做一个CUDA的项目,记录下学习心得. 系统 Linux --generic #-Ubuntu x86_64 GNU/Linux C++调用Python Python模块代码: #!/usr/bin/python #Filename:TestModule.py def Hello(s): print "Hello World" print s def Add(a, b): print 'a=', a print 'b=', b return a + b class Test: d

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' digits=datasets.load

参考:在linux环境下编译C++ 程序 linux下python3调用c代码或者python3调用c++代码 https://blog.csdn.net/u013179327/article/details/43735963(python脚本利用ctypes调用c模块返回字符串) https://www.cnblogs.com/tataerzu/p/10126483.html(python中字节与字符串的转换) gcc -c -fPIC sm9so_linux.cpp g++ -shared

一,定义 核是:3 *3     均值滤波 二,高斯函数 Y方向的方差与X方向的一致.处理后图像看起来更模糊(滤波明显)的话,核要更大. (三)代码实现 (四)核计算 (五)图像产生高斯噪声循环代码实现 1 def clamp(pv): #使我们的随机值在0-255之间 2 if pv > 255: 3 return 255 4 if pv < 0: 5 return 0 6 return pv 7 import cv2 as cv 8 import numpy as np 9 10 def

使用很easy,  frame 就是当前帧,  foreground 是取得的, binary 型背景, 0.03是学习速率能够依据实际调整. cv::BackgroundSubtractorMOG mog; mog(frame, foreground, 0.03);

一,定义 图像金字塔:同一图像的不同分辨率的子图集合,其生成方式有向上取样和向下取样.向下取样是从G0采样形成分辨率较低的G1,G1再采样形成分辨率较低的G2......,就构成了一个金字塔.向下取样,是像素不断增加的过程. 二,过程 <1> 向下取样 <2>向上取样 三,实现代码 <1> 向下取样 <2>向上取样 四,向下取样与向上取样的可逆性研究 清晰度会损失:

高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mathbf x\ | \ \mathbf \mu_k, \mathbf \Sigma_k) \] 引入一个\(K\)维的二值随机变量\(\mathbf z\), 采用"\(1\)-of-\(K\)"编码,其中一个特定的元素\(z_k\)等于\(1\),其余所有的元素都等于\(0\). 于是\(

极大似然估计是利用已知的样本结果,去反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值,也就是在给定的观测变量下去估计参数值.然而现实中可能存在这样的问题,除了观测变量之外,还存在着未知的隐变量,因为变量未知,因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值.EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计,或者说是极大后验概率估计. 1.经典的三硬币模型 引入一个例子来说明隐变量存在的问题.假设有3枚硬币,分别记作A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别是π,p,q.我们的实验过程如下,先投掷硬

EM算法及其应用(一) EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 上一篇阐述了EM算法的主要原理,这一篇来看其两大应用 -- K-means 与 高斯混合模型,主要由EM算法的观点出发. K-means K-means的目标是将样本集划分为K个簇,使得同一个簇内样本的距离尽可能小,不同簇之间的样本距离尽可能大,即最小化每个簇中样本与质心的距离.K-means属于原型聚类(prototype-based clustering),原型聚类指聚类结构能通过一组原型刻画,而原型即为样本

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是