高斯混合模型
使用期望最大化算法,基于高斯混合模型进行聚类
高斯混合模型 (GMM) 按以下原则将每个观测值分配给簇:使观测值属于其所分配给的簇的后验概率最大。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 GMM 对象 gmdistribution
。然后使用对象函数执行聚类分析(cluster
、posterior
、mahal
)、计算模型(cdf
、pdf
),并生成随机变量 (random
)。
函数
主题
- Cluster Using Gaussian Mixture Model
Partition data into clusters with different sizes and correlation structures.
- Cluster Gaussian Mixture Data Using Hard Clustering
Implement hard clustering on simulated data from a mixture of Gaussian distributions.
- Cluster Gaussian Mixture Data Using Soft Clustering
Implement soft clustering on simulated data from a mixture of Gaussian distributions.
- Tune Gaussian Mixture Models
Determine the best Gaussian mixture model (GMM) fit by adjusting the number of components and the component covariance matrix structure.