EM算法 看到别人的博客写得那么好，自己也不动于衷，于是，根据自己的理解也写一下。虽然写这么多字的博客很费劲，但是，这是自己重新组织和思考的一个过程，受益匪浅。大多根据自己的理解，如有错误，望批评指正，来世做牛做马。废话少说，马上进入正题。 这里，主要根据GMM模型来说明这个算法的。一、为什...
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2015-07-22 01:34:00
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-06-23 17:21:55
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1，背景 现有的模式分类方法主要分为两类，一类是生成式方法，比如GMM，这类方法主要反映同类数据之间的相似度；一类是判别式方法，比如SVM，主要是反映异类数据之间的差异。fisher kernel是想要结合二者的优势（1，生成式方法可以处理长度不一的输入数据，2，判别式方法不能处理长度不一的数据但是分类效果较好。），将生成式模型用于判别式分类器中。 关于处理长度不一的数据，举例说明如...
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2015-06-21 02:05:43
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本节简单介绍了聚类算法：K-means算法、高斯混合模型（GMM）及EM算法。...
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2015-06-20 09:18:51
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在读2009年ICCV的paper中遇到几次 Gaussian distribution（高斯分布）,不明觉厉，就查了写来总结下：
高斯分布（Gaussian distribution），其实就是正态分布（Normal distribution），瞬间就不黑线了，概率论中学过的。
一、先粘一段高斯分布的历史：
正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和...
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2015-06-13 17:18:17
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提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布，通过不断增加component个数，可以任意地逼近任何连续的概率分布，所以我们认为任何样本分布都可以用混合模型来建模。因为高斯函数具有一些很实用的性质，所以高斯混合模型被广泛地使用。
GMM与kmeans类似，也是属于clustering，不同的是，kmeans是把每个样本点聚到其中一个cluster，而GMM是给出这些样本点到每个c...
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2015-06-12 01:02:10
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-06-09 19:40:33
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摘要 本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，....
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2015-05-11 12:16:51
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事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率，又称作 soft assignment 。...
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2015-05-08 18:10:52
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Graph Cut的目标和背景的模型是灰度直方图，Grab Cut取代为RGB三通道的混合高斯模型GMM；建立模型是为了计算一个像素点分别属于目标和背景的概率，介个是为了建图的时候确定Gibbs能量的区域能量项，即图的t-link的权值。
3.1T-Link
单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图像B，(x,y)点的亮度满足：IB(x,y) ~ N(...
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2015-04-21 18:13:24
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