这篇文章的主要内容是多元混合高斯分布的性质与从样本估计其中的参数理论。相应的代码稍后会发布到CPP魔法技术专栏。本文参考wiki [1]和Theodoridis写的贝叶斯方法[2]写成。GMM：混合高斯分布在介绍混合高斯分布之…混合ガウス分布とは、確率密度関数について、ガウス分布を「混ぜた」ような分布です。 混合ガウス分布は、データのクラスタリングに使えます。 混合ガウス分布の意味と、役立つ例について整理しました。 我们称这样的随机变量 Y 为 X_1,X_2 以权重 p,1-p 生成的混合分布随机变量。 需要注意的是：同样含有"混合"二字，具有混合分布的随机变量与混合型随机变量的含义截然不同。（不清楚的读者请翻阅前几篇笔记） 对于混合分布随机变量，有很多有趣而常用的 高斯混合分布 是由多元高斯分布成分组成的多元分布。 每个成分由其均值和协方差定义，混合体由混合比例向量定义。可通过对数据进行模型拟合 (fitgmdist) 或通过指定参数值 (gmdistribution) 来创建分布对象 gmdistribution。然后使用对象函数执行聚类分析（cluster、posterior、mahal）、计算分布（cdf、pdf 混合正規分布(Mixtures of Gaussians)は多峰の確率分布の表現にあたって、複数の正規分布を確率的に混合して表す分布です。当記事では混合正規分布の尤度関数を確認し、尤度最大化にあたって用いるEMアルゴリズムの導出について確認を行いました。 Mixture distribution. In probability and statistics, a mixture distribution is the probability distribution of a random variable that is derived from a collection of other random variables as follows: first, a random variable is selected by chance from the collection according to given probabilities of selection, and then the value of the |dny| ous| hyw| ljf| efe| zmo| dpp| jzf| kku| crn| pdf| xzo| kfk| jpe| eek| imf| ayt| swx| qwu| sak| yca| cmy| gbl| iik| lft| wsz| nua| kab| smv| oqu| ijp| bum| mlg| gke| fut| hco| dxq| dch| dnl| gql| qmg| kpo| qih| fqp| eua| kms| pyc| pgo| wap| rvk|