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gm学习方法和技巧 gmm训练

学习方法 2025-07-21 10:46语文学习方法www.ettschool.cn

1. 模型基础理解

  • GMM通过k个高斯分布的线性组合来拟合复杂数据分布
  • 每个数据点由隐变量z决定其所属的高斯分布
  • 使用Mahalanobis距离计算数据点与各分布中心的相似性

    • 2. 核心训练算法

  • 主要采用EM算法进行参数估计
  • E步计算后验概率（属于各分布的概率）
  • M步更新分布参数（均值、协方差、混合系数）

    • 3. 实用技巧

  • 初始化方法：可采用k-means聚类结果作为初始参数
  • 协方差矩阵约束：根据数据特性选择对角/全协方差矩阵
  • 模型选择：通过BIC/AIC准则确定最优组件数k

    • 4. 可解释性增强

  • 结合PDP/ICE等可视化方法分析特征影响
  • 使用SHAP值解释各组件对预测的贡献度
  • 通过全局代理模型简化复杂GMM的解释

    • 5. 训练注意事项

  • 注意EM算法可能陷入局部最优，需多次随机初始化
  • 高维数据需考虑维度灾难问题

    • - 缺失值处理可采用EM算法的天然扩展

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