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

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

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)

Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Feb 19, 2025 pm 05:27 PM

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.

Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Feb 19, 2025 pm 04:42 PM

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.

Cara Mencari DeepSeek Cara Mencari DeepSeek Feb 19, 2025 pm 05:18 PM

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.

Cara Program DeepSeek Cara Program DeepSeek Feb 19, 2025 pm 05:36 PM

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.

Cara menggunakan DeepSeek untuk menyelesaikan akaun Cara menggunakan DeepSeek untuk menyelesaikan akaun Feb 19, 2025 pm 04:36 PM

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)

Cara Mengakses DeepSeekapi - Tutorial Panggilan Akses DeepSeekapi Cara Mengakses DeepSeekapi - Tutorial Panggilan Akses DeepSeekapi Mar 12, 2025 pm 12:24 PM

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

Kemas kini utama Pi Coin: Pi Bank akan datang! Kemas kini utama Pi Coin: Pi Bank akan datang! Mar 03, 2025 pm 06:18 PM

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

Apakah alat penghirisan AI semasa? Apakah alat penghirisan AI semasa? Nov 29, 2024 am 10:40 AM

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

See all articles