Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Penjelasan terperinci algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) dalam Python

Penjelasan terperinci algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) dalam Python

Jun 10, 2023 pm 03:17 PM
python Penjelasan terperinci tentang algoritma gmm

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Memilih antara php dan python: panduan Memilih antara php dan python: panduan Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP sesuai untuk pembangunan web dan prototaip pesat, dan Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin. 1.Php digunakan untuk pembangunan web dinamik, dengan sintaks mudah dan sesuai untuk pembangunan pesat. 2. Python mempunyai sintaks ringkas, sesuai untuk pelbagai bidang, dan mempunyai ekosistem perpustakaan yang kuat.

PHP dan Python: Paradigma yang berbeza dijelaskan PHP dan Python: Paradigma yang berbeza dijelaskan Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP terutamanya pengaturcaraan prosedur, tetapi juga menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP); Python menyokong pelbagai paradigma, termasuk pengaturcaraan OOP, fungsional dan prosedur. PHP sesuai untuk pembangunan web, dan Python sesuai untuk pelbagai aplikasi seperti analisis data dan pembelajaran mesin.

Bolehkah kod studio visual digunakan dalam python Bolehkah kod studio visual digunakan dalam python Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Boleh kod vs dijalankan di Windows 8 Boleh kod vs dijalankan di Windows 8 Apr 15, 2025 pm 07:24 PM

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Adakah sambungan vscode berniat jahat? Adakah sambungan vscode berniat jahat? Apr 15, 2025 pm 07:57 PM

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Cara menjalankan program di terminal vscode Cara menjalankan program di terminal vscode Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Python vs JavaScript: Keluk Pembelajaran dan Kemudahan Penggunaan Python vs JavaScript: Keluk Pembelajaran dan Kemudahan Penggunaan Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

PHP dan Python: menyelam mendalam ke dalam sejarah mereka PHP dan Python: menyelam mendalam ke dalam sejarah mereka Apr 18, 2025 am 12:25 AM

PHP berasal pada tahun 1994 dan dibangunkan oleh Rasmuslerdorf. Ia pada asalnya digunakan untuk mengesan pelawat laman web dan secara beransur-ansur berkembang menjadi bahasa skrip sisi pelayan dan digunakan secara meluas dalam pembangunan web. Python telah dibangunkan oleh Guidovan Rossum pada akhir 1980 -an dan pertama kali dikeluarkan pada tahun 1991. Ia menekankan kebolehbacaan dan kesederhanaan kod, dan sesuai untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan bidang lain.

See all articles