定义具有五个峰值的二维高斯概率

Question

我有一个2D数据，它包含五个峰值。我可以拟合五个二维高斯函数来获得峰值吗？在我的问题中，峰值并不是指聚类问题。我认为EM是一个合适的答案。在我的例子中，我在x-y空间中测量一个变量，它在多个位置显示最大值。对于我的问题，是否仍然适合使用Fourier series或使用Expectation-Maximization方法？

为了使我的可能性，我是否需要将五个2D Gaussians distributions相加，x和y以及每个峰值的height作为变量？

Answer 1

如果我理解您的问题，请查看高斯混合模型和期望最大化。我不知道有没有用Python预先实现的版本，尽管我没有仔细研究过。