【免费】基于高斯混合模型Gaussian Mixture Model, GMM的数据生成方法（附Matlab代码）

引言

人工智能作为当前最具革命性、颠覆性的技术之一。智能模型的强大性能源自于对高质量数据集的充足学习。然而，实际工程应用中，由于经济成本和人力成本的限制，获取大量典型的有标签的数据变得极具挑战，造成了训练样本数量非常有限。数据增强方法为解决此类问题提供了简单但有效的思路。基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的数据增强方法，在学习复杂高维数据分布方面表现出了极其优越的性能，为解决数据问题提供了一个新视角。

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种统计模型，它假设数据是由多个概率密度函数（通常为高斯分布）的线性组合而成的。在机器学习中，GMM被广泛用于数据聚类、密度估计和数据生成等任务，因为高斯分布能够很好地描述许多实际数据的分布。

本期利用机器学习中的经典数据集iris数据集：该数据集有3类，每类50个样本，每个样本4个特征，共150个样本*4个特征【按”样本数*特征数“的数据格式替换数据即可】。利用GMM生成一些数据， 用K-means聚类方法（也可以使用其他的聚类方法）获取合成生成数据的标签，并选择用SVM作为分类器（也可以使用其他的分类器）进行分类，用以简单地验证GMM数据的生成质量。生成数据作为训练集用以训练分类器SVM，原始数据作为测试集用以测试。最后结果展示包括了原始数据，和生成数据的分布，概率密度函数分布，每个特征的分布boxplot等。

最后svm的分类精度：训练精度98.875%，测试精度85.33%。

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基于高斯混合模型Gaussian Mixture Model, GMM的数据生成方法（附Matlab代码）

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