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OpenCV机器学习（3）期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法cv::ml::EM

news 来源：原创 2025/9/21 15:55:00

操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

cv::ml::EM 是 OpenCV 机器学习模块中的一部分，用于实现期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法。EM 算法是一种迭代方法，通常用于估计有限混合模型（如高斯混合模型，GMM）的参数。它在数据聚类、密度估计等领域有着广泛应用。

主要特点

混合模型：支持高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），可以用于数据点的概率分布建模。
参数估计：通过 EM 算法自动估计模型参数（均值、协方差矩阵等）。
分类功能：不仅可以用于聚类，还可以用于预测新样本属于哪个类别。
自定义选项：允许用户指定组件数量、初始参数猜测、终止条件等。

常用成员函数

以下是一些常用的 cv::ml::EM 类成员函数：

创建和设置模型：

create()：创建一个新的 EM 模型实例。
setClustersNumber(int val)：设置混合模型中的成分（即高斯分布）的数量。
setTermCriteria(TermCriteria val)：设置 EM 训练过程的终止标准（如最大迭代次数或最小对数似然改善量）。
setCovarianceMatrixType(int val)：设置协方差矩阵的类型（如对角矩阵、球形等）。

训练模型：

trainE(const Ptr& data)：使用期望步骤训练模型，并返回对数似然值。
trainM(const Mat& samples)：使用最大化步骤训练模型（较少直接使用）。

预测：

predict2(InputArray sample, OutputArray probs)：对新样本进行预测，并返回每个类别的概率分布。

保存与加载模型：

save(const String& filename)：将模型保存到文件。
load(const String& filename)：从文件加载模型。

使用步骤

准备数据：准备好你的训练数据集，包括特征向量。
初始化 EM 模型：使用 cv::ml::EM::create() 创建一个新的 EM 模型实例，并根据需要设置参数。
训练模型：调用 trainE() 方法，传入你的训练数据来进行模型训练。
评估模型：可以通过计算对数似然值来评估模型性能，或者在独立的测试集上评估模型性能。
预测新数据：使用训练好的模型对新的未见过的数据进行预测，并获取其所属类别的概率分布。

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/ml.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace cv::ml;
using namespace std;int main() {// 准备训练数据Mat samples = (Mat_<float>(4, 2) << 0.5, 1.0,1.0, 1.5,2.0, 0.5,1.5, 0.0);// 创建并配置 EM 模型Ptr<EM> em_model = EM::create();em_model->setClustersNumber(2); // 设置混合模型中的成分数量em_model->setCovarianceMatrixType(EM::COV_MAT_DIAGONAL); // 协方差矩阵类型em_model->setTermCriteria(TermCriteria(TermCriteria::COUNT + TermCriteria::EPS, 300, 0.1));// 使用 TrainData::create 将样本数据封装成 TrainData 对象Ptr<TrainData> tdata = TrainData::create(samples, ROW_SAMPLE, Mat());// 训练模型bool ok = em_model->train(tdata);if (ok) {// 保存模型em_model->save("em_model.yml");// 对新样本进行预测Mat sample = (Mat_<float>(1, 2) << 1.6, 0.7);Mat probs;int response = em_model->predict(sample, probs);cout << "The predicted response for the sample is: " << response << endl;cout << "Probabilities: " << probs << endl;} else {cerr << "Training failed!" << endl;}return 0;
}

运行结果

The predicted response for the sample is: 0
Probabilities: [0.9983411783982278, 0.001658821601772262]

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