


Penjelasan terperinci algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) dalam Python
Model Campuran Gaussian (GMM) ialah algoritma pengelompokan yang biasa digunakan. Ia memodelkan sekumpulan data dengan membahagikannya kepada berbilang taburan normal, setiap taburan mewakili subset data. Dalam Python, algoritma GMM boleh dilaksanakan dengan mudah menggunakan perpustakaan scikit-learn.
1. Prinsip algoritma GMM
Idea asas algoritma GMM ialah: dengan mengandaikan bahawa setiap titik data dalam set data berasal daripada satu daripada berbilang taburan Gaussian. Iaitu, setiap titik data dalam set data boleh diwakili sebagai gabungan linear banyak taburan Gaussian. Taburan Gaussian di sini merujuk kepada taburan normal.
Memandangkan set data, kami ingin mencari set taburan Gaussian yang gabungannya membentuk data asal. Secara khusus, kita perlu mencari taburan K Gaussian (di mana K ialah nilai tetap pratetap), serta min dan varians setiap taburan Gaussian.
Jadi, bagaimana untuk menentukan bilangan taburan Gaussian? Ia biasanya ditentukan menggunakan Kriteria Maklumat Bayesian (BIC) atau Kriteria Maklumat Akaik (AIC). Kedua-dua kaedah menganggarkan kuasa ramalan model yang dipilih untuk data yang tidak diketahui dan memberikan skor kualiti model. Semakin rendah skor kualiti akhir, semakin kecil bilangan Gaussians.
2. Pelaksanaan algoritma GMM
Pelaksanaan algoritma GMM terbahagi terutamanya kepada dua langkah: anggaran parameter dan pengelompokan label.
Anggaran Parameter
Anggaran parameter ialah langkah pertama dalam proses latihan Ia digunakan untuk mencari min dan varians taburan Gaussian.
Sebelum anggaran parameter, kita perlu memilih nilai awal. Ia biasanya dimulakan menggunakan algoritma k-means clustering. Dalam algoritma k-means clustering, titik pusat K pertama kali dipilih. Setiap titik ditugaskan ke titik tengah terdekat. Kemudian, kedudukan setiap titik tengah dikira semula dan setiap titik diagihkan semula. Proses ini diulang sehingga kluster tidak lagi berubah. Akhir sekali, kami menggunakan titik tengah setiap kelompok untuk memulakan min taburan Gaussian.
Seterusnya, kami menggunakan algoritma pemaksimuman jangkaan (EM) untuk menganggarkan min dan varians taburan Gaussian. Algoritma EM ialah algoritma pengoptimuman yang, diberikan satu set data pemerhatian, menggunakan model kebarangkalian untuk menganggarkan taburan kepunyaan data ini.
Proses khusus adalah seperti berikut:
- Langkah E: Kira kebarangkalian bahawa setiap titik data tergolong dalam setiap taburan Gaussian.
- Langkah M: Kira min dan varians setiap taburan Gaussian.
Ulang langkah di atas sehingga penumpuan. Dalam scikit-learn, anggaran parameter boleh dicapai dengan kod berikut:
daripada sklearn.mixture import GaussianMixture
model = GaussianMixture(n_components=k)
model.fit(X)
Di mana, k ialah bilangan taburan Gaussian yang telah ditetapkan, dan X ialah set data.
Pengkelompokan label
Selepas penganggaran parameter selesai, kita boleh menggunakan algoritma K-means untuk melengkapkan pengelompokan label. Pengelompokan label ialah proses membahagikan data dalam set data kepada label yang berbeza. Setiap label mewakili kelompok. Dalam scikit-learn, pengelompokan label boleh dicapai dengan kod berikut:
dari sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0)
kmeans. fit(X)
Di mana, k ialah bilangan gugusan yang telah ditetapkan, dan X ialah set data.
3. Aplikasi algoritma GMM
Algoritma GMM boleh digunakan untuk pelbagai masalah pemodelan data. Satu senario aplikasi biasa adalah untuk mewakili satu set data berbilang dimensi (seperti imej, audio atau video) sebagai taburan kebarangkalian. Proses ini dipanggil pengurangan dimensi data.
Pengurangan dimensi data biasanya dilakukan untuk mengurangkan dimensi set data dan menangkap maklumat penting dalam data asal. Dengan mewakili data berbilang dimensi sebagai taburan kebarangkalian, kita boleh memampatkan maklumat penting ke dalam sebilangan kecil taburan kebarangkalian. Proses ini serupa dengan PCA dan LDA. Walau bagaimanapun, tidak seperti PCA dan LDA, GMM boleh menangkap ciri pengagihan pelbagai mod dengan lebih baik.
Selain itu, algoritma GMM juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan imej, pengecaman corak, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain. Dalam pemprosesan imej, GMM boleh digunakan untuk pemodelan latar belakang, pembahagian imej dan penerangan tekstur. Dalam pengecaman corak, GMM boleh digunakan untuk pengekstrakan dan pengelasan ciri.
Ringkasnya, algoritma GMM ialah teknologi pemodelan berkuasa yang boleh digunakan dalam pelbagai bidang untuk membantu kami memahami ciri dan corak data dengan lebih baik. Pustaka scikit-learn dalam Python memberikan kita alat yang mudah dan praktikal untuk melaksanakan algoritma GMM dengan mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimana untuk memuat turun DeepSeek Xiaomi? Cari "DeepSeek" di kedai aplikasi Xiaomi. Kenal pasti keperluan anda (fail carian, analisis data), dan cari alat yang sepadan (seperti pengurus fail, perisian analisis data) yang termasuk fungsi DeepSeek.

Kunci untuk menggunakan DeepSeek dengan berkesan adalah dengan bertanya dengan jelas: menyatakan soalan secara langsung dan khusus. Berikan maklumat khusus dan maklumat latar belakang. Untuk pertanyaan yang kompleks, pelbagai sudut dan penolakan pendapat dimasukkan. Fokus pada aspek tertentu, seperti kemunculan prestasi dalam kod. Simpan pemikiran kritikal mengenai jawapan yang anda dapatkan dan membuat pertimbangan berdasarkan kepakaran anda.

Hanya gunakan fungsi carian yang datang dengan DeepSeek. Walau bagaimanapun, untuk carian yang tidak popular, maklumat terkini atau masalah yang perlu dipertimbangkan, perlu menyesuaikan kata kunci atau menggunakan penerangan yang lebih spesifik, menggabungkannya dengan sumber maklumat masa nyata yang lain, dan memahami bahawa DeepSeek hanyalah alat yang memerlukannya Strategi carian yang aktif, jelas dan halus.

DeepSeek bukan bahasa pengaturcaraan, tetapi konsep carian yang mendalam. Melaksanakan DeepSeek memerlukan pemilihan berdasarkan bahasa yang ada. Untuk senario aplikasi yang berbeza, perlu memilih bahasa dan algoritma yang sesuai, dan menggabungkan teknologi pembelajaran mesin. Kualiti kod, pemeliharaan, dan ujian adalah penting. Hanya dengan memilih bahasa pengaturcaraan yang betul, algoritma dan alat mengikut keperluan anda dan menulis kod berkualiti tinggi dapat dilaksanakan dengan jayanya.

Soalan: Adakah DeepSeek tersedia untuk perakaunan? Jawapan: Tidak, ia adalah alat perlombongan dan analisis data yang boleh digunakan untuk menganalisis data kewangan, tetapi ia tidak mempunyai rekod perakaunan dan melaporkan fungsi penjanaan perisian perakaunan. Menggunakan DeepSeek untuk menganalisis data kewangan memerlukan kod menulis untuk memproses data dengan pengetahuan struktur data, algoritma, dan API DeepSeek untuk mempertimbangkan masalah yang berpotensi (mis. Pengetahuan pengaturcaraan, lengkung pembelajaran, kualiti data)

Penjelasan terperinci mengenai akses dan panggilan DeepSeekapi: Panduan permulaan cepat Artikel ini akan membimbing anda secara terperinci bagaimana untuk mengakses dan memanggil DeepSeekapi, membantu anda dengan mudah menggunakan model AI yang kuat. Langkah 1: Dapatkan kunci API untuk mengakses laman web rasmi DeepSeek dan klik pada "Platform Terbuka" di sudut kanan atas. Anda akan mendapat sejumlah token percuma (digunakan untuk mengukur penggunaan API). Dalam menu di sebelah kiri, klik "Apikeys" dan kemudian klik "Buat Apikey". Namakan Apikey anda (contohnya, "Ujian") dan salin kunci yang dihasilkan dengan segera. Pastikan untuk menyimpan kunci ini dengan betul, kerana ia hanya akan dipaparkan sekali

Pinetwork akan melancarkan Pibank, platform perbankan mudah alih revolusioner! Pinetwork hari ini mengeluarkan kemas kini utama mengenai Pimisrbank Elmahrosa (muka), yang disebut sebagai Pibank, yang mengintegrasikan dengan baik perkhidmatan perbankan tradisi C). Apakah pesona Pibank? Mari kita cari! Fungsi utama Pibank: Pengurusan sehenti akaun bank dan aset cryptocurrency. Menyokong urus niaga masa nyata dan mengamalkan biospesies

Berikut ialah beberapa alat penghirisan AI yang popular: TensorFlow DataSetPyTorch DataLoaderDaskCuPyscikit-imageOpenCVKeras ImageDataGenerator
