EM（Expectation-Maximization，期望最大化）算法是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在本压缩包中，"em算法matlab代码-gmi高斯混合插补1"的描述表明，它包含了一个使用MATLAB实现的EM算法，专门用于Gaussian Mixture Imputation（高斯混合插补）。高斯混合模型（GMM）是概率密度函数的一种形式，由多个高斯分布加权和而成，常用于数据建模和聚类。 GMM在处理缺失数据时，可以作为插补方法，因为每个观测值可能属于一个或多个高斯分布之一。当数据有缺失时，EM算法通过不断迭代来估计最佳的高斯分布参数以及数据的隐含类别，从而对缺失值进行填充。 在MATLAB中实现EM算法，通常会包含以下步骤： 1. **初始化**：随机选择高斯分布的参数，包括均值（mean）、协方差矩阵（covariance matrix）和混合系数（weights）。 2. **期望（E）步**：利用当前的参数估计每个观测值属于每个高斯分量的概率（后验概率），并计算这些概率的加权平均值，用以更新缺失数据的插补值。 3. **最大化（M）步**：基于E步得到的后验概率，重新估计每个高斯分量的参数。这包括计算每个分量的均值、协方差矩阵和混合权重。 4. **迭代与终止**：重复E步和M步，直到模型参数收敛或者达到预设的最大迭代次数。收敛可以通过比较连续两次迭代的参数变化来判断。 在压缩包中的"a.txt"可能是代码的说明文档，解释了代码的结构和使用方法；而"gmi-master"很可能是一个文件夹，包含了实现EM算法和高斯混合插补的具体MATLAB代码文件。具体代码通常会包含函数定义，如`initialize()`用于初始化参数，`expectation()`执行E步，`maximization()`执行M步，以及主函数`em_gmi()`将这些步骤整合在一起。 学习和理解这个代码，你可以深入理解EM算法的工作原理，以及如何在实际问题中应用高斯混合模型处理缺失数据。这对于数据分析、机器学习和统计推断等领域都具有重要意义。通过阅读和运行这段代码，你还可以锻炼自己的编程和调试技能，进一步提升在MATLAB环境下的数据处理能力。

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

基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪

基于随机超曲面模型的高斯混合PHD滤波器用于多个扩展目标

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