我有一个2D数据，它包含五个峰。我可以拟合五个2D高斯函数来获得峰值吗？在我的问题中，峰不代表聚类问题。我认为EM将是一个合适的答案。
就我而言，我在x-y空间中测量一个变量，它在多个位置上显示最大值。仍然适合Fourier series或使用Expectation-Maximization方法解决我的问题吗？
为了使可能性更大，我是否需要将五个2D Gaussians distributions与x和y以及每个峰的height作为变量相加？
最佳答案
如果我了解您的要求，请查看高斯混合模型和期望最大化。尽管我看起来并不难，但我不知道它们在Python中是否有任何预实现的版本。