高斯混合模型第9页

用matlab做高斯混合模型(GMM)聚类分析

训练GMM参数：options=statset('MaxIter',1000);gmm=gmdistribution.fit(feature,k,'Covtype','Diagonal','Regularize',1e-10,'Options',options);k：聚类的总类别数covtype：设置协方差矩阵的类型regularize：防止协方差矩阵出现奇异矩阵，在协方差矩阵的对角上加一个很小的

HitagiDesu·2020-08-14 00:53

高斯混合模型（matlab代码+注释）

这里我学习的是StatisticalPatte7rnRecognitionToolbox中的emgmm代码，代码中的主要知识点在之前的GMM文档中基本解释清楚，包括EM算法中的两个步骤。我自己先看原理，再去看代码，在给代码注释的过程中我又重新把整个理论体系梳理了一遍，还是很感谢这种方式，踏踏实实地做一件事情。主函数emgmm子函数pdfgauss多元高斯分布概率密度估计knnruleknnclas

daisy9212·2020-08-13 13:08

EM算法估计GMM （二维高斯混合模型）参数　ｐython 2.7（西瓜书版）

#!/usr/bin/python#coding:utf-8#19-5-23上午10:07#@File:EM.pyimportnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#realparmp=[0.2,0.3,0.5]#选择高斯分布的概率mean1=[1.0,2.0]mean2=[2.0,1.0]mean3=[1.0,1.0]cov1=[[1.0,

qq_42105426·2020-08-12 12:20

高斯混合模型GMM---【1】

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。

王延凯的博客·2020-08-11 19:13

Spark高斯混合模型

聚类数据源下载地址：http://download.csdn.net/detail/wguangliang/9595795提供local单机测试代码，如下：importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.mllib.clustering.GaussianMixtureimportorg.apache.spa

wguangliang·2020-08-11 00:22

基于SVM向量机创建自己的OCR汉字库

halcon的三种分类器，即MLP（神经网络）、SVM（支持向量机）、GMM（高斯混合模型）。三种都代表什么就不说了，新人的我只能告诉大家百度吧！

文静先生·2020-08-10 07:36

OpenCV图像分割实战视频教程-贾志刚-专题视频课程

OpenCV图像分割实战视频教程—1739人已学习课程介绍基于OpenCV新版本3.2讲述，详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用，

gloomyfish·2020-08-10 05:41

机器学习—高斯混合模型(GMM)

一、高斯混合模型定义1、高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。

等不到烟火清凉·2020-08-09 02:42

高斯混合模型（GMM）介绍以及学习笔记

1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。

JamesJuZhang·2020-08-08 22:30

A Fuzzy Background Modeling Approach for Motion

摘要基于2型模糊高斯混合模型(t2-fgmm)和马尔可夫随机场(MRF)，我们提出了一个用于在动态场景中的运动检测的新的背景建模方法。

轩雨轩寻hy·2020-08-08 22:27

机器学习算法笔记：目录

机器学习算法笔记代码谱聚类LDS线性动态系统(卡尔曼滤波)贝叶斯线性回归RBM受限玻尔兹曼机ParticleFilter粒子滤波降维HMM隐马尔可夫模型SVM支持向量机线性分类GMM高斯混合模型EM期望最大

xiaochengJF·2020-08-04 21:44

使用高斯混合模型进行聚类

如下图所示是600个数据点：生成模拟数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturen_samples=300#generaterandomsample,twocomponentsnp.random.seed(0)#generatespheric

手撕机·2020-08-03 17:42

高斯混合模型和EM算法（JerryLead的读书笔记）

原文为Stanford的ML课程的讲义，notes7b。经JerryLead翻译，文章在混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法。翻译的不错，因此基本全文粘贴过来，对其中部分进行勘误和说明与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同（说明：k-means硬规定是指认为隐含类别的分布为均分布），我们首先认为是满足一定的概率分布

迭代是人_递归是神·2020-08-03 04:48

机器学习第九篇：EM算法及其在高斯混合模型和K-means中的应用

1.EM算法：EM算法产生的前提：当概率模型的变量都是观测变量的时候可以直接用极大似然估计法求得我们的最优解，但是当模型含有隐变量的时候，就无法直接求得最优解，而此时就产生了我们的EM算法。假设Y表示可观测的变量，Z(跟Y是存在关联的)表示不可观测的数据而我们最终的目的是通过迭代来求解出,每次迭代分两步：E步，求期望；M步，求极大化。算法：选择初始参数，开始迭代；E步：第i次迭代参数的估计值，在第

一个小路人·2020-08-03 00:17

非监督学习——高斯混合模型与聚类验证

目录高斯混合模型：sklearn高斯混合模型：高斯混合模型总结：高斯混合模型附录：聚类分析过程：聚类验证：外部评价指标：内部评价指标：高斯混合模型：1、温和的聚类算法，这种聚类算法假定每个类都遵循特定的统计分布

laboirousbee·2020-08-01 13:03

halcon中的分类器之GMM算子全讲解

强大的Halcon的分类器有三种MLP、SVM、GMM，在这里为大家详细介绍GMM，原理的东西自己百度吧，这里主要讲GMM库怎么用，希望对大家有用creat_class_gmm();含义：创建高斯混合模型

余辉亮的学习笔记·2020-08-01 02:29

算法与实战 - (1)聚类

文章目录1.聚类应用场景2.常用聚类方法2.1原型聚类Kmeans聚类算法高斯混合模型GMM2.2密度聚类DBSCAN2.3层次聚类3.聚类效果的评估4.聚类的注意事项Re

茵茵的聪聪·2020-07-31 22:18

AI-语音处理理论和应用-GMM

例如：由几个高斯分布混合起来的模型叫高斯混合模型，几个线性模型混合在一起的模型叫线性混合模型。•混合模型是

TKE_kolento.·2020-07-30 05:50

语音识别技术简述（概念->原理）

语音识别技术简述（概念->原理）目录语音识别技术简述（概念->原理）语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整（DTW）2.支持向量机（SVM）3.矢量量化（VQ）4.隐马尔科夫模型（HMM）5.高斯混合模型

king_audio_video·2020-07-29 20:25

算法面试必备-----聚类算法

算法面试必备-----聚类算法算法面试必备-----聚类算法一、聚类算法分类传统聚类深度聚类二、常见聚类算法K-Means(K均值)聚类基于密度的聚类方法(DBSCAN)用高斯混合模型（GMM）的最大期望

Avery123123·2020-07-29 15:32

【Python - OpenCV】数字图像处理项目实战（三） - 运动估计

代码实践高斯混合模型背景分割，图像标记l-k光流估计理论架构基础知识汇总篇：https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104500993API

熊猫小妖·2020-07-29 07:33

【机器学习】--EM算法从初识到应用

二、具体1、高斯混合模型所谓混合高斯模型（GMM）就是指对样本的

L先生AI课堂·2020-07-27 16:15

【Sklearn源码学习笔记】(含官网样例解读)无监督学习之高斯混合模型

“Sklearn源码机器学习笔记”系列教程以Scikit-learn0.19.x库为基础，系列笔记从Sklearn包源码入手进行理解算法，同时对于sklearn文档的部分demo进行深入的学习。由于能力有限，不足支持请大家多多指正，大家有什么想法也非常欢迎留言评论！关于我的更多学习笔记，欢迎您关注“武汉AI算法研习”公众号，Sklearn官网最新原版英文文档下载，公众号回复“sklearn”。本文

书上猴爵·2020-07-16 06:08

机器学习之高斯混合模型——基于Scikit-Learn

《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来首先回顾一下k-means模型：它在每一个簇中心放置一个圆圈（在更高维空间中是一个超空间），圆圈半径根据最远的点与簇中心点的距离算出，在圆圈之外的任何点都不是该簇的成员

elma_tww·2020-07-15 22:41

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/高斯混合模型的基本原理：聚类——GMM，MATLAB官方文档中有关于

difei1877·2020-07-15 22:22

高斯混合模型（GMM）源代码实现（二）

第一篇(https://blog.csdn.net/To_be_to_thought/article/details/90759715)讲了原理推导，网上有很多讲解原理的很少有实现的。Talkischeap,showthecode.第二篇主要是GMM的实现，先用面向过程的方式实现并检验算法的正确性，再用面向对象的方式进行封装。然后再对比sklearn的源代码库进行分析比较。算法流程：1.面向过程实

To_be_thinking·2020-07-15 19:19

【机器学习】聚类分析（三）——高斯混合模型

一、问题引入我们已经使用过k-means算法解决聚类问题。这个算法的突出优点是简单易用，计算量也不多。然而，往往过于简单也是一个缺点。假设聚类可以表示为单个点往往会过于粗糙。举一个例子，如下图所示：这个例子中数据位于同心圆。在这种情况下，标准的K均值由于两个圆的均值位置相同，无法把数据划分成簇（所以上面有一个绿点不知道该往哪跑，因为它没有簇）。因此，以距离模型为聚类标准的方法不一定都能成功适用。为

Feiyang_Lee·2020-07-15 17:56

高斯混合模型GMM

GMM聚类高斯混合模型可以看做是K-means思想的一个扩展，改进了K-means的不足之处K-means相当于在以每个簇的中心为圆点，然后画一个圆，圆内的点都属于本簇，对于两个圆交集的地方，交集内的点属于哪个簇

李应健·2020-07-15 16:21

Scikit-Learn学习笔记——高斯混合模型(GMM)应用：分类、密度估计、生成模型

https://blog.csdn.net/jasonzhoujx/article/details/81947663高斯混合模型k-means聚类模型非常简单并且易于理解，但是他的简单性也为实际应用带来了挑战

暮雪成冰·2020-07-15 15:57

机器学习实战笔记2——KNN及其实现

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2020-07-15 08:53

halcon的算子列表

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。

weixin_30709061·2020-07-15 03:52

EM算法及其推广

用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率，E，求期望；M，求极大似然估计，简称EM算法Dempster：EM算法的引入EM算法EM算法的导出EM算法在非监督学习中的应用EM算法的收敛性EM算法的收敛性高斯混合模型高斯混合模型参数估计的

蔚SE·2020-07-14 17:24

[opencv]目标追踪之前景建模(高斯混合模型)

这篇博客记录了利用高斯混合模型来进行目标追踪的学习过程。

hotkitchen·2020-07-13 01:41

MCMC方法与变分推断

例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。

WeisongZhao·2020-07-12 11:38

无监督学习总结

目录1聚类1.1K-均值算法(K-Means)1.2层次聚类(HierarchicalClustering)1.3基于密度聚类MeanShift1.4基于密度聚类DBSCAN1.5高斯混合模型(GMM)

意念回复·2020-07-12 11:50

[译] 高斯混合模型 --- python教程

本节，我们将探讨高斯混合模型(

phusFuNs·2020-07-11 16:04

DeepLearning（深度学习）原理与实现（四）

对于这样的情况，RBM已经无法很好的处理它们，因此需要改进它，对于了解计算机视觉的人而言，想必高斯混合背景模型大家已不陌生，高斯混合模型可以很好的对实值图像建模，OpenCV中早就用高斯混合背景模型来分割物体

marvin521·2020-07-11 04:29

01-说话人语音识别

语音转文本的github项目：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenetGMM（GaussMixtureModel高斯混合模型）在说话人识别中的应用

cbd_2012·2020-07-11 03:09

高斯混合模型（GMM）

本内容主要介绍高斯混合模型，以及如何使用EM算法（期望最大算法）估计其参数。

空杯的境界·2020-07-11 02:48

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值，而且K维中只能有1维为1、其他维必须为0，表示我们观察到的x属于K类中的哪一类。

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

基于VAEs和GMM的深度聚类模型总结

写在前面这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理1.基础知识1.1GMM高斯混合模型1.1.1GMM概要GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。

InceptionZ·2020-07-10 17:12

未来杯和爱奇艺面试复盘

差不多吧，感觉二面的AUC和高斯混合模型有点败笔~哎，能进的话也是运气咯。

K.Mirai·2020-07-09 07:35

EM算法及混合高斯模型

EM算法及其应用目录：一、极大似然估计二、混合高斯模型及其求解困境三、EM算法四、EM算法应用于高斯混合模型一、极大似然估计考虑一个高斯分布p(x∣θ)p(\boldsymbol{x}|\theta)p

Xu_mWam·2020-07-09 02:55

学习笔记之高斯混合模型（GMM）梳理

高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布，假设有随机变量x，则高斯混合模型可以表示为：，其中高斯分布称为高斯

wenli_smile·2020-07-08 23:08

机器学习实战笔记6——贝叶斯方法