GMM聚类算法国内外研究现状
时间: 2024-01-16 16:01:49 浏览: 41
根据提供的引用内容,GMM聚类算法在国内外的研究现状如下:
国内研究:
1. 哈尔滨工业大学的金辉、高文等基于动态图像序列中的光流信息,通过隐马尔可夫模型识别任意时序长度的、复杂的混合表情图像序列,对7种表情的总体识别率达到96.9%。
2. 北京科技大学的杨国亮、王志良等在标准光流法的基础上提出了非刚体光流算法,构建HMM与BP神经网络混合分类器。对CMU库中愤怒、厌恶、悲伤、惊奇四种表情的识别率超过80%。
国外研究:
1. 采用预先训练的模型(参数戒者pattern)来描述每个源信号,而这个模型则作为分离阶段的先验知识。参数类包括正弦参数模型、AR和variance(LPC)参数、GMM参数描述各语音分布以及mix分布。Pattern类包括矢量量化(VQ)、字典学习类算法(DL、SNMF和SCMF以及PLCA类)。
2. 测试阶段一般将混合信号带入到训练得到的参数模型构建的干净语音的可能组合所建立的距离目标函数中,利用优化算法求解最优参数选择,然后利用得到的参数构建滤波器。此外,还有一些结合HMM产生更好描述信号Temporal性质的算法,如AR-HMM、FSHMM和N-FHMM。
相关问题
python gmm聚类
Python中的GMM(高斯混合模型)聚类是一种常用的聚类算法,它可以将数据集划分为多个高斯分布的簇。下面是Python中使用GMM聚类的简要介绍:
1. 导入相关库:
```python
from sklearn.mixture import GaussianMixture
```
2. 创建GMM对象:
```python
gmm = GaussianMixture(n_components=k)
```
其中,`n_components`是要聚类的簇数。
3. 训练模型:
```python
gmm.fit(data)
```
其中,`data`是输入的数据集。
4. 预测聚类结果:
```python
labels = gmm.predict(data)
```
`labels`是每个样本所属的簇标签。
5. 获取聚类的均值和协方差矩阵:
```python
means = gmm.means_
covariances = gmm.covariances_
```
6. 可选:计算每个样本属于每个簇的概率:
```python
probabilities = gmm.predict_proba(data)
```
以上是使用Python中的GMM聚类的基本步骤。你可以根据具体需求对聚类结果进行进一步分析和可视化。
gmm聚类 matlab
### 回答1:
GMM(高斯混合模型)聚类是一种常用的机器学习算法,可以用于对数据进行分类和聚类。在MATLAB中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox来实现GMM聚类。
首先,需要在MATLAB中导入数据集。可以使用内置的数据集,也可以使用自己的数据集。然后,通过使用fitgmdist函数,可以对数据进行拟合,生成GMM模型。该函数需要指定数据集和聚类数目作为输入参数。
例如,假设有一个包含N个样本和d个特征的数据集X,希望将数据聚类成K个类别。可以使用以下代码进行GMM聚类:
```matlab
% 导入数据集
load fisheriris;
X = meas;
% GMM聚类
K = 3; % 聚类数目
model = fitgmdist(X, K);
% 预测新样本的类别
idx = cluster(model, X);
% 可视化聚类结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), idx);
```
此代码示例使用了鸢尾花(Iris)数据集,将数据聚类为3个类别,并通过散点图可视化了聚类结果。
在实际应用中,还可以使用GMM模型对新样本进行预测,评估聚类结果的质量,并根据需求调整模型的参数,如聚类数目等。
总之,通过MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox,可以方便地实现GMM聚类,并对数据进行分类和聚类分析。
### 回答2:
GMM聚类,即高斯混合模型聚类,是一种常用的聚类算法之一。在Matlab中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数实现GMM聚类。
首先,需要准备待聚类数据集。将数据集存储为一个矩阵,每一行表示一个样本,每一列表示一个特征。
接下来,使用fitgmdist函数建立GMM模型。该函数接受数据集作为输入,可以设置GMM模型的混合成分数目、协方差类型等参数。例如,可以使用以下代码建立一个含有3个混合成分的GMM模型:
gmmModel = fitgmdist(data, 3, 'CovarianceType', 'full');
在建立GMM模型后,可以使用cluster函数对数据进行聚类。该函数接受已建立的GMM模型和数据集作为输入,返回每个样本所属的聚类编号。
clusterIdx = cluster(gmmModel, data);
最后,可以根据聚类结果进行可视化或者进一步的分析。可以使用scatter函数将数据按照聚类结果进行散点图显示。例如,可以使用以下代码将聚类结果可视化为不同颜色的散点图:
gscatter(data(:, 1), data(:, 2), clusterIdx);
同时,也可以根据聚类结果进行进一步的分析、评估和应用。例如,可以统计每个聚类的样本数量、计算各个聚类之间的相似度等。
以上是使用Matlab实现GMM聚类的简单过程和示例代码。当然,还可以根据具体问题的需求进行更深入的定制和扩展。
### 回答3:
GMM是高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的简称,它是一种统计模型,通常用于聚类分析。MATLAB是一种编程语言和环境,适用于数值计算、数据分析和可视化。
在MATLAB中,我们可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数来执行GMM聚类分析。首先,我们需要导入所需的数据集。然后,可以使用fitgmdist函数来拟合GMM模型。该函数有多个参数可以调整,例如聚类的数量、协方差类型和初始化方法。拟合完成后,可以使用cluster函数来对数据集进行聚类,该函数将根据拟合的GMM模型将每个数据点分配到相应的聚类中。
聚类分析完成后,我们可以使用plot函数将聚类结果可视化。可以使用不同的符号或颜色来表示不同的聚类,帮助我们更好地理解数据集的结构和分布情况。
此外,MATLAB还提供了许多其他有用的函数和工具,用于评估聚类结果的质量。例如,可以使用silhouette函数计算每个数据点的轮廓系数,该系数用于衡量数据点与其所属聚类的相似性。较高的轮廓系数表示聚类结果较好。
总而言之,使用MATLAB进行GMM聚类分析是非常方便和高效的。该软件提供了丰富的函数和工具,可以帮助我们在聚类分析中处理数据,并有效地可视化和评估聚类结果。
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