File size: 1,868 Bytes
f7825d3 78e4509 f7825d3 e48942a f7825d3 f02ea6b f7825d3 78e4509 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 |
---
title: Generalized Gaussian Mixture Visualization
emoji: 🔄
colorFrom: indigo
colorTo: blue
sdk: streamlit
sdk_version: 1.43.2
app_file: app.py
pinned: false
license: apache-2.0
short_description: 'Interactively shows how KAN fits GMM. '
---
Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
# 广义高斯混合分布可视化
## 可视化思路
1. 页面布局：
```plaintext
+-----------------+----------------------+
| 参数侧边栏 | 主显示区域 |
| - 形状参数p | +--------+--------+ |
| - 分量数K | | | | |
| - 分量参数 | | 3D | 等高线 | |
| | | Surface | Plot | |
+-----------------+ | | | |
+--------+--------+ |
| 参数说明 |
+----------------+ |
```
2. 图表配置：
- 左图：3D曲面图 (Surface Plot)
- X轴：第一维坐标
- Y轴：第二维坐标
- Z轴：概率密度值
- 使用viridis配色方案
- 右图：等高线图 (Contour Plot)
- X轴：第一维坐标
- Y轴：第二维坐标
- 颜色：概率密度值
- 标记分量中心点
3. Plotly配置要点：
```python
# 子图布局
specs=[[{'type': 'surface'}, {'type': 'contour'}]]
# 坐标轴配置
scene=dict( # 3D图的坐标轴
xaxis_title='X',
yaxis_title='Y',
zaxis_title='Density'
)
xaxis=dict(title='X'), # 2D图X轴
yaxis=dict(title='Y') # 2D图Y轴
```
## 数据处理流程
1. 参数处理
- 基本参数：p(形状), K(分量数)
- 每个分量：中心点、尺度、权重
- 参数改变时实时更新
2. 数据生成
- 使用meshgrid生成网格点
- 计算每个点的概率密度
- 重塑数据以适配plotly格式
3. 交互更新
- 参数变化触发重新计算
- 动态更新图表和说明
|