MATLAB
实现NRBO-GMM
牛顿-拉夫逊优化算法（
NRBO
）优化高斯混合聚类（
GMM）的详细项目实例
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高斯混合模型（GMM）是一种非常重要的概率模型，在数据分析与机器学习中得到了广泛的应用。它通过多个高斯分布的组合来描述数据集中的潜在分布，尤其适用于处理具有多个潜在类别的任务。为了对高斯混合模型的参数进行有效估计，期望最大化（EM）算法通常被采用，但该算法在处理复杂问题时可能会陷入局部最优解，影响模型的最终效果。牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）作为一种常见的优化方法，能够在优化过程中更快速地收敛，避免局部最优的问题，从而提高GMM的拟合效果。因此，结合NRBO与GMM的优化算法成为了当前的研究热点。
本项目的目标是通过引入NRBO算法，优化传统的GMM聚类算法，提升其在高维数据处理中的表现。NRBO算法以其高效的梯度和二阶导数信息来调整模型的参数，保证了较为精准的收敛性，并能够克服传统梯度下降法所面临的局部极小问题。通过将NRBO算法与高斯混合模型的参数估计 ...