高斯混合模型聚类实战（Gaussian Mixtures）

高斯混合模型构建

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高斯混合模型聚类_GMM: Gaussian Mixed Model（高斯混合模型）
0. 简介 GMM和Kmeans一样也属于聚类,其算法训练流程也十分相似,Kmeans可认为是"硬聚类",GMM是"软聚类". 给定数据集X,Kmeans算法流 ...
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html 概率指事件随机发生的机率,对于均匀分布函数,概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率 ...
高斯混合模型聚类算法和K-Means聚类算法
高斯混合模型聚类算法概念:混合高斯模型就是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计的模型是几个高斯模型加权之和(具体是几个要在模型训练前建立好).每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster).对样 ...
高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现
Gaussian Mixture Model ,就是假设数据服从 Mixture Gaussian Distribution ,换句话说,数据可以看作是从数个 Gaussian Distributio ...
一维(多维)高斯模型（One(Multi)-dimensional Gaussian Model）高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）
一维高斯模型(One-dimensional Gaussian Model) 若随机变量X服从一个数学期望为,标准方差为的高斯分布,记为: x~N(,). 则概率密度函数为: 高斯分布的期望值决定了其 ...
GMM高斯混合模型聚类的EM估计过程matlab仿真
目录 1.算法概述 2.仿真效果 3.MATLAB源码 1.算法概述高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通 ...
机器学习教程之 EM算法：高斯混合模型聚类算法 (python基于《统计学习方法》实现，附数据集和代码)
之前写过一篇博客讲述极大似然方法, 这一方法通常适用于知道观测数据 Y Y Y,求解模型参数 θ \theta θ的场合,即 P ( Y ∣ θ ) P(Y|\theta) P(Y∣θ). 但是,在更 ...
前景背景分离方法(二)高斯混合模型法GMM(Gaussian Mixture Model)
int main() {VideoCapture capture("D:/videos/shadow/use3.MPG");if( !capture.isOpened() ){co ...
使用高斯混合模型建立更精确的聚类
介绍我很喜欢研究无监督学习问题.它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战,用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多.毫无疑问,机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域. 无监 ...

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