MATLAB用拟合出的代码绘图任务参数化的高斯混合模型 任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）和回归算法的Python实现，其中示例和数据均为txt格式。 TPGMM是高斯混合模型算法，可在参考帧的位置和方向上进行参数化。 它根据参数（框架的位置和方向）调整回归轨迹。 笛卡尔空间中的任何对象或点都可以作为参考框架。 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数，并使用迭代期望最大化（EM）算法使它们更接近于事实。 拟合TPGMM之后，将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归，以通过时间输入来检索输出特征。 请观看TPGMM和GMR在训练/生成NAO机器人右臂轨迹方面的演示视频。 演示视频 相关论文： Alizadeh，T.，＆ Saduanov，B. （2017年11月）。 通过在公共环境中演示多个任务来进行机器人编程。 2017年IEEE国际会议（pp.608-613）中的《智能系统的多传感器融合和集成》（MFI）。 IEEE。 Sylvain Calinon教授从研究出版物和MATLAB实现中引用了所有数学，概念和数据： Calinon，S.（2016）任务参数化运动学习和检索智能服务机器

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

MATLAB用拟合出的代码绘图myMixedModelsTrajectories：使用混合模型回归的轨迹拟合 混合效应模型工具箱，用于分析纵向数据 该工具箱允许将具有不同阶次的模型（从常数模型到三次模型）拟合到具有重复测量的数据。 目的是在混合样本中估算年龄的发展曲线，在该样本中，受试者是在不同年龄和多个时间点记录的。 除了确定最佳模型（无年龄关系，线性年龄关系，二次年龄关系或立方年龄关系）之外，该工具箱还可以估算多个组之间的发育差异（请参阅分组信息注释）。 主要步骤遵循Mutlu等人在Neuroimage 2015中提出的算法第一手： 将递增顺序的模型拟合到数据，并根据贝叶斯信息准则选择最佳模型 估计多组曲线的截距和形状中的组差异的p值 使用错误发现率更正多个比较 绘制结果模型参数和拟合曲线 使用此代码时，请引用以下论文： AK，穆特卢（Mutlu），施耐德（Ms. Schneider），M。德巴内（Debbané），巴杜德（Badoud），埃利兹（Eliez），S。希尔（Schaer），M.，2013。全皮层厚度差异和折叠发育的性别差异。 Neuroimage 82，200–207

SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python）

刚学习高斯混合模型，收集了些资料方便大家共同学习。 这里包括一些相关的论文 和博客链接，同时附上一段基于opencv的c++代码

GMM高斯混合模型 GMM的工具箱 功能比较强大，包含三个demo文件。Unzip the file and run 'demo1', 'demo2' or 'demo3' in Matlab.

这是多维高斯混合模型的期望最大化算法的并行实现，旨在在 NVidia 显卡上运行，支持CUDA。 在我的机器上，它提供高达 170 倍的性能提升（16 个暗淡、16 个集群、1000000 个数据点）。 有关更多信息，请参阅http://andrewharp.com/gmmcuda 上提供的报告。 有趣的代码都在 gpugaumixmod.h 和 gpugaumixmod_kernel.h 中。 参考 CPU 实现位于 cpuaumixmod.h 中。 它可以集成到支持 CUDA 的系统上的任何 C 程序中。 此外，在 gmm.cu 中提供了 Matlab 集成。 自最初发布以来，我添加了同步随机重启。 实验 1 现在利用了这一点。 编译================================================== ====================

matlab代码abs 通用汽车制造商 实现我们的“使用高斯混合模型的超像素分割”工作。 可以找到 GPU 上的并行实现，它运行速度非常快（GTX 1080 上的 320x240 图像大约为 1000FPS）。 引文 该方法已作为常规论文发表在 IEEE Transactions on Image Processing 中。 如果您根据我们的方法开发您的工作，当然，如果您引用我们的论文，我们将不胜感激。 新的bibtex如下。 @article{Ban18, author = {Zhihua Ban and Jianguo Liu and Li Cao}, journal = {IEEE Transactions on Image Processing}, title = {Superpixel Segmentation Using Gaussian Mixture Model}, year = {2018}, volume = {27}, number = {8}, pages = {4105-4117}, doi = {10.1109/TIP.2018.2836306} } 这项工

该代码实现了高斯混合模型。 它假设特征是独立的。 具体来说，GMMtrain.m 用于学习 GMM 模型，GMMpredict.m 用于预测集群标签。

有完整的代码程序，有语音，高斯混合模型的说话人识别