GMM Gaussian Distribution : 정규분포 L(\mu, \theta) = (2\pi\theta)^{\frac{-n}{2}}e^{\frac{- \sum_{i=1}^n (x_o - \mu)^2}{2\theta}} \hat{\theta} = \hat{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1} (x_i - \mu_0)^2}{n} \hat{\theta} = \hat{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1} (x_i - \m... 가우시안혼합분포GMMgaussian정규분포GMM 가우스 혼합 모델 (GMM) 의 실현 과 시각 화 고 스 분포 확률 밀도 열력 도 고 스 혼합 모델 실현 코드 고 스 혼합 모델 클 러 스 터 효과 도 D - 차원 연속 공간의 고 스 분포 확률 밀 도 를 정의 하 는 표현 식 N (x |μ,Σ)=1(2π)D/21|Σ|1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)} 다음 과 같이 뒤의 코드 에는 각 이미지 에 대응 하 는 고 스 분포 의 매개 변수 가 있다. 우 리 는 아래 의 고 스 혼합 모... 가우스 혼합 모델GMM
Gaussian Distribution : 정규분포 L(\mu, \theta) = (2\pi\theta)^{\frac{-n}{2}}e^{\frac{- \sum_{i=1}^n (x_o - \mu)^2}{2\theta}} \hat{\theta} = \hat{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1} (x_i - \mu_0)^2}{n} \hat{\theta} = \hat{\sigma^2} = \frac{\sum_{i=1} (x_i - \m... 가우시안혼합분포GMMgaussian정규분포GMM 가우스 혼합 모델 (GMM) 의 실현 과 시각 화 고 스 분포 확률 밀도 열력 도 고 스 혼합 모델 실현 코드 고 스 혼합 모델 클 러 스 터 효과 도 D - 차원 연속 공간의 고 스 분포 확률 밀 도 를 정의 하 는 표현 식 N (x |μ,Σ)=1(2π)D/21|Σ|1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)} 다음 과 같이 뒤의 코드 에는 각 이미지 에 대응 하 는 고 스 분포 의 매개 변수 가 있다. 우 리 는 아래 의 고 스 혼합 모... 가우스 혼합 모델GMM