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
目录
- 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
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
