统计模型em算法求解高斯分布
时间: 2025-01-05 20:29:50 浏览: 24
### EM算法求解高斯分布统计模型
在处理含有隐变量的数据集时,EM算法提供了一种有效的方法来估计高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的参数[^3]。该方法特别适用于当无法直接应用极大似然估计的情况。
#### E步:期望计算
E步的主要目标是在给定当前参数的情况下,计算隐藏变量的概率分布。具体来说,在每一轮迭代中,对于每个样本\(x_i\)以及可能来自的不同高斯分量\(k\), 计算其属于各个组件的概率\[ \gamma(z_{ik}) = P(Z=k|X=x_i;\theta^{(t)})=\frac{\pi_k^{(t)}N(x_i|\mu_k^{(t)},\Sigma_k^{(t)})}{\sum_j^n\pi_j^{(t)}N(x_i|\mu_j^{(t)},\Sigma_j^{(t)})} \][^1]。这里,\(\pi_k\)表示第\(k\)个高斯成分的选择概率; \(N()\)代表正态密度函数。\(\mu_k\) 和 \(\Sigma_k\)分别是均值向量和协方差矩阵。
#### M步:最大化更新
一旦获得了关于隐藏状态的新认识,即完成了E步,则可以进入M步以重新评估并优化模型参数。此阶段的目标是最小化负对数似然损失函数,并据此调整各高斯分量的比例系数、均值及协方差矩阵:\[\begin{aligned}\hat{\pi}_k &= \frac{1}{n}\sum_i^n\gamma(z_{ik}), \\ \hat{\mu}_k&= \frac{\sum_i^n\gamma(z_{ik})x_i } {\sum_i^n\gamma(z_{ik})},\\ \hat{\Sigma}_k & = \frac{\sum_i^n\gamma(z_{ik})(x_i-\hat{\mu}_k)(x_i-\hat{\mu}_k)^T}{\sum_i^n\gamma(z_{ik})}. \end{aligned}\][^4]
上述两步骤交替执行直到收敛条件满足为止,通常表现为连续两次迭代间的变化幅度小于预设阈值或达到最大允许次数。
```python
import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture
# 假设有如下二维数据点集合 X
X = ...
gmm = GaussianMixture(n_components=3) # 设定有三个不同的高斯分布组成混合模型
gmm.fit(X)
print("Means:")
for mean in gmm.means_:
print(mean)
print("\nCovariances:")
for covar in gmm.covariances_:
print(covar)
```
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