最近遇到一个难题，目标由多个方差相同的高斯分布叠加而成的，但是要分离出里面的每个小高斯分布，不知道数学界有没有解决的方法？
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- 2022-04-11 22:48重糖爱好者的博客 最近遇到一个难题，目标由多个方差相同的高斯分布叠加而成的，但是要分离出里面的每个小高斯分布，不知道数学界有没有解决的方法？
- 2025-06-18 21:16一杯水果茶！的博客 一维高斯函数叠加生成随机一维序列数据
- 2021-10-01 05:39其中，\( \mu \) 是平均值，\( \sigma \) 是标准差，这两个参数决定了高斯曲线的中心位置和宽度。函数的峰值位于平均值 \( \mu \)，而曲线的形状则由标准差 \( \sigma \) 决定。 高斯函数的叠加是将多个具有不同...
- 2022-09-24 21:34"多次高斯拟合"则是在单个高斯函数无法准确描述数据分布的情况下，使用多个高斯函数叠加以达到更好的拟合效果。这通常用于处理有多个峰或分布的复杂数据集。例如，在图像处理中，如果一个图像包含多个亮度峰值，多次...
- 2025-06-02 02:29Asama浅间的博客 干涉的定义基于波动叠加原理。两个频率相同、相位差固定（相干）的波相遇时，可以产生干涉现象。根据干涉的效应，可以分为两种基本类型：建设性干涉和破坏性干涉。建设性干涉发生时，波峰与波峰相遇，导致振幅增强；...
- 2014-08-29 09:17这种分布以一个中心点为原点，其概率密度函数随着距离中心点的距离增加而指数衰减，形成一个球形的形状。 首先，我们要理解什么是高斯分布，也称为正态分布或钟形曲线。高斯分布是由两个参数决定的：均值μ和标准差...
- 2025-10-24 16:33在这个模型中，数据被视为由若干个高斯分布叠加而成，每个高斯分布代表一个聚类中心。通过EM算法，可以灵活地对模型参数进行估计，从而获得更为精确的聚类结果。 MATLAB提供了强大的矩阵运算能力和丰富的算法库，...
- 2024-06-03 12:42CHICX1229的博客 如果数据集中有多组数据，可以使用混合高斯分布（即多个高斯分布的线性组合）来实现聚类。
- 2025-09-26 10:06dc_young的博客 fx12πσ2e−x−μ22σ2fx2πσ21e−2σ2x−μ2μ\muμ（均值）：决定分布中心位置σ2\sigma^2σ2（方差）：决定分布的离散程度两个或多个独立的高斯随机变量之和，本身也是一个高斯随机变量。数学表达X∼NμX...
- 2025-12-01 23:08大千AI助手的博客 正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据...
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4月20日
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4月12日