GMM算法的matlab程序（初步）
GMM算法的matlab程序
在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648508.html文章中已经介绍了GMM算法，现在用matlab程序实现它。
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
1.采用iris数据库
iris_data.txt
5.1 3.5 1.4 0.2
4.9 3 1.4 0.2
4.7 3.2 1.3 0.2
4.6 3.1 1.5 0.2
5 3.6 1.4 0.2
5.4 3.9 1.7 0.4
4.6 3.4 1.4 0.3
5 3.4 1.5 0.2
4.4 2.9 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.1
5.4 3.7 1.5 0.2
4.8 3.4 1.6 0.2
4.8 3 1.4 0.1
4.3 3 1.1 0.1
5.8 4 1.2 0.2
5.7 4.4 1.5 0.4
5.4 3.9 1.3 0.4
5.1 3.5 1.4 0.3
5.7 3.8 1.7 0.3
5.1 3.8 1.5 0.3
5.4 3.4 1.7 0.2
5.1 3.7 1.5 0.4
4.6 3.6 1 0.2
5.1 3.3 1.7 0.5
4.8 3.4 1.9 0.2
5 3 1.6 0.2
5 3.4 1.6 0.4
5.2 3.5 1.5 0.2
5.2 3.4 1.4 0.2
4.7 3.2 1.6 0.2
4.8 3.1 1.6 0.2
5.4 3.4 1.5 0.4
5.2 4.1 1.5 0.1
5.5 4.2 1.4 0.2
4.9 3.1 1.5 0.2
5 3.2 1.2 0.2
5.5 3.5 1.3 0.2
4.9 3.6 1.4 0.1
4.4 3 1.3 0.2
5.1 3.4 1.5 0.2
5 3.5 1.3 0.3
4.5 2.3 1.3 0.3
4.4 3.2 1.3 0.2
5 3.5 1.6 0.6
5.1 3.8 1.9 0.4
4.8 3 1.4 0.3
5.1 3.8 1.6 0.2
4.6 3.2 1.4 0.2
5.3 3.7 1.5 0.2
5 3.3 1.4 0.2
7 3.2 4.7 1.4
6.4 3.2 4.5 1.5
6.9 3.1 4.9 1.5
5.5 2.3 4 1.3
6.5 2.8 4.6 1.5
5.7 2.8 4.5 1.3
6.3 3.3 4.7 1.6
4.9 2.4 3.3 1
6.6 2.9 4.6 1.3
5.2 2.7 3.9 1.4
5 2 3.5 1
5.9 3 4.2 1.5
6 2.2 4 1
6.1 2.9 4.7 1.4
5.6 2.9 3.6 1.3
6.7 3.1 4.4 1.4
5.6 3 4.5 1.5
5.8 2.7 4.1 1
6.2 2.2 4.5 1.5
5.6 2.5 3.9 1.1
5.9 3.2 4.8 1.8
6.1 2.8 4 1.3
6.3 2.5 4.9 1.5
6.1 2.8 4.7 1.2
6.4 2.9 4.3 1.3
6.6 3 4.4 1.4
6.8 2.8 4.8 1.4
6.7 3 5 1.7
6 2.9 4.5 1.5
5.7 2.6 3.5 1
5.5 2.4 3.8 1.1
5.5 2.4 3.7 1
5.8 2.7 3.9 1.2
6 2.7 5.1 1.6
5.4 3 4.5 1.5
6 3.4 4.5 1.6
6.7 3.1 4.7 1.5
6.3 2.3 4.4 1.3
5.6 3 4.1 1.3
5.5 2.5 4 1.3
5.5 2.6 4.4 1.2
6.1 3 4.6 1.4
5.8 2.6 4 1.2
5 2.3 3.3 1
5.6 2.7 4.2 1.3
5.7 3 4.2 1.2
5.7 2.9 4.2 1.3
6.2 2.9 4.3 1.3
5.1 2.5 3 1.1
5.7 2.8 4.1 1.3
6.3 3.3 6 2.5
5.8 2.7 5.1 1.9
7.1 3 5.9 2.1
6.3 2.9 5.6 1.8
6.5 3 5.8 2.2
7.6 3 6.6 2.1
4.9 2.5 4.5 1.7
7.3 2.9 6.3 1.8
6.7 2.5 5.8 1.8
7.2 3.6 6.1 2.5
6.5 3.2 5.1 2
6.4 2.7 5.3 1.9
6.8 3 5.5 2.1
5.7 2.5 5 2
5.8 2.8 5.1 2.4
6.4 3.2 5.3 2.3
6.5 3 5.5 1.8
7.7 3.8 6.7 2.2
7.7 2.6 6.9 2.3
6 2.2 5 1.5
6.9 3.2 5.7 2.3
5.6 2.8 4.9 2
7.7 2.8 6.7 2
6.3 2.7 4.9 1.8
6.7 3.3 5.7 2.1
7.2 3.2 6 1.8
6.2 2.8 4.8 1.8
6.1 3 4.9 1.8
6.4 2.8 5.6 2.1
7.2 3 5.8 1.6
7.4 2.8 6.1 1.9
7.9 3.8 6.4 2
6.4 2.8 5.6 2.2
6.3 2.8 5.1 1.5
6.1 2.6 5.6 1.4
7.7 3 6.1 2.3
6.3 3.4 5.6 2.4
6.4 3.1 5.5 1.8
6 3 4.8 1.8
6.9 3.1 5.4 2.1
6.7 3.1 5.6 2.4
6.9 3.1 5.1 2.3
5.8 2.7 5.1 1.9
6.8 3.2 5.9 2.3
6.7 3.3 5.7 2.5
6.7 3 5.2 2.3
6.3 2.5 5 1.9
6.5 3 5.2 2
6.2 3.4 5.4 2.3
5.9 3 5.1 1.8
2.matlab源程序
function label_2=My_GMM(K)
%输入K：聚类数，K个单高斯模型
%输出label_2:聚的类，para_pi:单高斯权重，para_miu_new:高斯分布参数μ，para_sigma:高斯分布参数sigma
format long
eps=1e-15; %定义迭代终止条件的eps
data=dlmread('E:\www.cnblogs.comkailugaji\data\iris\iris_data.txt');
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%对data做最大-最小归一化处理
[data_num,~]=size(data);
X=(data-ones(data_num,1)*min(data))./(ones(data_num,1)*(max(data)-min(data)));
[X_num,X_dim]=size(X);
para_sigma=zeros(X_dim,X_dim,K);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%随机初始化K个聚类中心
rand_array=randperm(X_num); %产生1~X_num之间整数的随机排列
center=X(rand_array(1:K),:); %随机排列取前K个数，在X矩阵中取这K行作为初始聚类中心
%根据上述聚类中心初始化参数
para_miu_new=center; %初始化参数miu
para_pi=ones(1,K)./K; %K类单高斯模型的权重
for k=1:K
para_sigma(:,:,k)=eye(X_dim); %K类单高斯模型的协方差矩阵,初始化为单位阵
end
%欧氏距离，计算（X-para_miu）^2=X^2+para_miu^2-2*X*para_miu'，矩阵大小为X_num*K
distant=repmat(sum(X.*X,2),1,K)+repmat(sum(para_miu_new.*para_miu_new,2)',X_num,1)-2*X*para_miu_new';
%返回distant每行最小值所在的下标
[~,label_1]=min(distant,[],2);
for k=1:K
X_k=X(label_1==k,:); %X_k是一个（X_num/K, X_dim）的矩阵,把X矩阵分为K类
para_pi(k)=size(X_k,1)/X_num; %将（每一类数据的个数/X_num）作为para_pi的初始值
para_sigma(:,:,k)=cov(X_k); %para_sigma是一个（X_dim, X_dim）的矩阵，cov(矩阵)求的是每一列之间的协方差
end
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%EM算法
N_pdf=zeros(X_num,K);
while true
para_miu=para_miu_new;
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%E步
%单高斯分布的概率密度函数N_pdf
for k=1:K
X_miu=X-repmat(para_miu(k,:),X_num,1); %X-miu,(X_num, X_dim)的矩阵
sigma_inv=inv(para_sigma(:,:,k)); %sigma的逆矩阵,(X_dim, X_dim)的矩阵//很可能出现奇异矩阵
exp_up=sum((X_miu*sigma_inv).*X_miu,2); %指数的幂，(X-miu)'*sigma^(-1)*(X-miu)
coefficient=(2*pi)^(-X_dim/2)*sqrt(det(sigma_inv)); %高斯分布的概率密度函数e左边的系数
N_pdf(:,k)=coefficient*exp(-0.5*exp_up);
end
% N_pdf=guass_pdf(X,K,para_miu,para_sigma);
responsivity=N_pdf.*repmat(para_pi,X_num,1); %响应度responsivity的分子，（X_num,K）的矩阵
responsivity=responsivity./repmat(sum(responsivity,2),1,K); %responsivity:在当前模型下第n个观测数据来自第k个分模型的概率，即分模型k对观测数据Xn的响应度
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%M步
R_k=sum(responsivity,1); %(1,K)的矩阵，把responsivity每一列求和
%更新参数miu
para_miu_new=diag(1./R_k)*responsivity'*X;
%更新k个参数sigma
for i=1:K
X_miu=X-repmat(para_miu_new(i,:),X_num,1);
para_sigma(:,:,i)=(X_miu'*(diag(responsivity(:,i))*X_miu))/R_k(i);
end
%更新参数pi
para_pi=R_k/sum(R_k);
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%迭代终止条件
if norm(para_miu_new-para_miu)<=eps
break;
end
end
%----------------------------------------------------------------------------------------------------
%聚类
[~,label_2]=max(responsivity,[],2);
3.结果
>> label_1=My_GMM(3)
label_1 =
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3
1
3
1
3
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4.注意
由于初始化聚类中心是随机的，所以每次出现的结果并不一样，如果答案与上述不一致，很正常，可以设置迭代次数，求精度。如有不对之处，望指正。
GMM算法的matlab程序（初步）的更多相关文章
- GMM算法的matlab程序
GMM算法的matlab程序 在“GMM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- FCM算法的matlab程序（初步）
FCM算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648430.html文章中已经介绍了FCM算法,现在用matlab程序实现它. 作者:凯鲁嘎 ...
- K-means算法的matlab程序（初步）
K-means算法的matlab程序 在https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9648369.html 文章中已经介绍了K-means算法,现在用matlab程序实现 ...
- FCM算法的matlab程序
FCM算法的matlab程序 在“FCM算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 h ...
- K-means算法的matlab程序
K-means算法的matlab程序 在“K-means算法的matlab程序(初步)”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,下面的程序最终的目的是求准确度. 作者:凯鲁嘎吉 ...
- mean shift聚类算法的MATLAB程序
mean shift聚类算法的MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. mean shift 简介 mean shift, 写的 ...
- KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚类中心）
KFCM算法的matlab程序(用FCM初始化聚类中心) 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行实现,用FCM初始化聚类中心,并求其准确度与 ...
- KFCM算法的matlab程序
KFCM算法的matlab程序 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法,现在用matlab程序对iris数据库进行简单的实现,并求其准确度. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http:// ...
- FCM算法的matlab程序2
FCM算法的matlab程序2 在“FCM算法的matlab程序”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行实现,并求解准确度.下面的程序是另一种方法,是最常用的方法:先初始化聚类中心,在进 ...
随机推荐
- 自定义了一个email模块，符合大多数人的使用习惯
# coding: utf-8 import smtplib from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.mime.text i ...
- htmlUnit加持，网络小蜘蛛的超级进化
前言 前段时间写了个小说线上采集阅读(猛戳这里:https://www.cnblogs.com/huanzi-qch/p/9817831.html),当我们去采集起点网的小说目录时发现目录数据没有在h ...
- WPF 获取DataGrid 控件选中的单元格信息
获取 DataGrid 选中的单元格的信息DataGridCellInfo cell_Info = this.studentTable.SelectedCells[0]; studentTableIt ...
- surging+CentOS7+docker+rancher2.0 入门部署教程
准备工作 开发环境 Visual Studio 2017 15.5 运行环境 虚拟机CentOS 7+Docker+Rancher 2.0+Consul+RabbmitMQ 项目下载地址 htt ...
- 46.Linux-分析rc红外遥控平台驱动框架,修改内核的NEC解码函数BUG(1)
内核版本 : Linux 3.10.14 rc红外接收类型: GPIO 类型的NEC红外编码 本章内容 1) rc体系结构分析 2) 分析红外platform_driver平台驱 ...
- 【Java每日一题】20170317
20170316问题解析请点击今日问题下方的“[Java每日一题]20170317”查看(问题解析在公众号首发,公众号ID:weknow619) package Mar2017; public cla ...
- JavaScript是如何工作的：Service Worker的生命周期及使用场景
摘要: 理解Service Worker. 原文:JavaScript 是如何工作的:Service Worker 的生命周期及使用场景 作者:前端小智 Fundebug经授权转载,版权归原作者所有. ...
- JS使用cookie实现只出现一次的广告代码效果
我们上网经常会遇到第一次需要登录而之后不用再登录的网站的情况,其实是运用了Cookie 存储 web 页面的用户信息,Cookie 以名/值对形式存储,当浏览器从服务器上请求 web 页面时, 属于该 ...
- 洛谷P4577 [FJOI2018]领导集团问题(dp 线段树合并)
题意 题目链接 Sol 首先不难想到一个dp,设\(f[i][j]\)表示\(i\)的子树内选择的最小值至少为\(j\)的最大个数 转移的时候维护一个后缀\(mx\)然后直接加 因为后缀max是单调不 ...
- 中文代码示例之Electron桌面应用开发初体验
参考: 打造你的第一个 Electron 应用 首先运行下面在目录下创建package.json: $ npm init 去掉了一些无关项后内容如下: { "name": &quo ...