README.md

metadata

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：

+-----------------+----------------------+
|   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：

# 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