定义高斯混合模型由多个高斯函数组成高斯模型，每个高斯甘薯由 标识高斯模型，其中 是数据集高斯模型的簇数聚类数混合模型中的每个高斯 由以下参。
可以看到它是K个高斯模型的线性叠加，其中每个高斯分布对GMM整体的概率密度所做的贡献为系数 还记得在最大期望讲解时，用。
高斯混合模型在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数。
并且假设这些数据实际上是一个混合高斯模型独立同分布生成的请注意，使用变分贝叶斯高斯混合Variational Bayesian。
此时问题转化为最佳的K个高斯模型的均值μ，方差σ以及混合权重α的求解这类问题通常通过最大似然估计来求解遗憾的是，高斯。
Gaussian Mixture Model， 高斯混合模型被誉为万能分布近似器， 其拥有强悍的数据建模能力 GMM使用若干个高斯分布的加权和作。
高斯混合模型 现有的高斯模型有单高斯模型SGM和高斯混合模型GMM两种从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上。
高斯模型在参数μ=180，σ=28时计算出的概率用绿色柱状图表示 观察图2可以看出，刚才咱们猜测的均值参数180和标准差参数28拟合的。
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