数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成

数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成

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    • 数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成
      • 生成效果
      • 基本描述
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

生成效果

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基本描述

1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成,运行环境Matlab2021b及以上;
2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据,K 均值聚类用于提取分类任务的标签,SVM 用作分类器;
3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率,同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率;
命令窗口输出 Augmented Train SVM “99.075” Augmented Test SVM"94.6667"

模型描述

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种统计模型,用于对数据进行建模和分析。它假设观测数据是由多个高斯分布组成的混合体,每个高斯分布被称为一个组件。每个组件都有自己的均值、方差和权重,用于描述该组件对于数据的贡献程度。

GMM的基本思想是将观测数据视为从多个高斯分布中生成的混合样本。每个组件对应一个高斯分布,其中的均值和方差描述了该组件的位置和形状。权重表示了每个组件在整个混合模型中的贡献程度,通常要求权重之和为1。

GMM的参数估计通常使用最大似然估计法进行,即找到最能解释观测数据的模型参数。常用的求解算法包括期望最大化算法(Expectation-Maximization,简称EM算法)和变分推断算法(Variational Inference)。

GMM在很多领域中都有广泛应用。例如,它可以用于聚类分析,将相似的数据点分为不同的组;也可以用于密度估计,估计数据点的概率密度分布;此外,GMM还可以用于异常检测、生成模型等任务。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成
% Generate synthetic data using the trained autoencodernum_samples = 500; % Number of generating samplessynthetic_data_normalized = rand(input_size, num_samples);
synthetic_data_normalized = autoencoder(synthetic_data_normalized);% Denormalize synthetic data
synthetic_data = synthetic_data_normalized .* (max_val - min_val) + min_val;
synthetic_data_normalized=synthetic_data_normalized';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

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