【源码】基于Python的混合高斯模型拟合与性能评估

项目简介

本项目运用Python语言，借助scipy和matplotlib库，对含两个高斯函数的混合模型进行曲线拟合，并评估其拟合效果。通过划分训练、验证和测试数据集，评估拟合情况，同时绘制原始数据、拟合曲线和预测结果以直观展示。

项目的主要特性和功能

1. 库的运用：使用numpy、scipy和matplotlib进行数值计算、优化和绘图。
2. 结果复现：设置随机数种子确保每次运行结果相同。
3. 函数定义：定义混合高斯模型函数和余弦函数作为拟合函数。
4. 数据处理：生成含噪声的合成数据，打乱后划分为训练集、验证集和测试集。
5. 曲线拟合：利用curve_fit函数对训练集进行拟合获取模型参数。
6. 性能评估：计算训练集、验证集和测试集的均方根误差（RMSE）评估拟合效果。
7. 结果可视化：绘制原始数据、拟合曲线和预测结果。

安装使用步骤

1. 确保安装了Python环境并配置好环境变量。
2. 使用pip安装必要的库： bash pip install numpy scipy matplotlib
3. 运行提供的Python脚本，如： bash python main.py

下载地址

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