我想使用matlab將我的數據擬合到高斯混合模型,但問題是我無法確定組件的最佳數量來做到這一點,任何身體的幫助!另外,如果已經有構建函數來獲得最佳編號,請幫助。高斯混合模型組件
Q
高斯混合模型組件
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A
回答
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無限高斯混合模型(www.gatsby.ucl.ac.uk/~edward/pub/inf.mix.nips.99.pdf)可以自動學習聚類的數量。
此頁面(http://www.cs.brown.edu/~fwood/code.html)有一些實現它的matlab代碼(我沒有嘗試過代碼)。
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的不同方法好評找到高斯模型混合分量的最佳數量是:
- 評估組分的混合車型數量:由A奧利維拉 - Brochado和FV馬丁斯回顧(2005年):available here
- 第6章由穆爾和皮爾有限混合模型的(2000)
PS:我沒有你的問題的解決方案在Matlab但BIC準則中的R包實施
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在Matlab中,我們已經有2個標準:AIC和BIC的實現。飛度GMM
見代碼片段:SRC:http://www.mathworks.in/help/stats/gmdistribution.fit.html
AIC = zeros(1,4);
obj = cell(1,4);
`for k = 1:4`
`obj{k} = gmdistribution.fit(X,k);`
`AIC(k)= obj{k}.AIC;`
`end`
[minAIC,numComponents] = min(AIC);
numComponents
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這就是經典的「模型塞萊問題「。沒有獨特的解決方案,只有一些啓發式方法可以幫助您選擇。檢查YBE寫的鏈接。你也可以搜索「模型選擇」論文,你會得到很多。 – Ran 2012-07-02 15:21:33