该代码是使用高斯混合模型的二分聚类来实现数据集的聚类。

gmm的matlab代码高斯混合模型的图像分割 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。 经过培训可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。 该代码使用MATLAB编写，从头开始实现期望最大化算法。 档案结构 main.m-训练GMM并在图像上进行测试 load_data.m-训练和测试图像以及真实蒙版中的脚本加载 images-训练和测试图像的文件夹 口罩-用于测试和训练图像的地面真相口罩 结果 包含苹果前后的图像 未来发展领域 加上这个

用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类

GMM-GMR是一组Matlab函数，用于训练高斯混合模型（GMM）并通过高斯混合回归（GMR）检索广义数据。 它允许通过使用期望最大化 (EM) 迭代学习算法对高斯混合模型 (GMM) 中的任何数据集进行有效编码。 通过使用此模型，高斯混合回归 (GMR) 可用于通过指定所需输入来检索部分输出数据。 然后它作为一个泛化过程，计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t是时间值，x是3D中的位置。 然后在 GMM 中对联合概率 p(t,x) 进行编码，GMR 用于检索 p(x|t)，即每个时间步的预期位置。 这用于检索提供的轨迹的平滑广义版本。 源代码是EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中描述的算法的实现

image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割

gmm的matlab代码高斯混合模型_聚类 高斯混合模型的聚类Matlab代码 您可以选择初始化和规范化的方法。 性能指标包括ACC，ARI和ANMI。 GMM算法： 虹膜的例子 运行demo_data.m 虹膜的结果是： 迭代1，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代2，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代3，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代4，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代5，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代6，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代7，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代8，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代9，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代10，迭代次数：38，精度：0.96666667 该算法的平均迭代次数为：38.00 平均运行时间为：0.11719 平均准确度是：0.96666667 平均randint指数是：0.95749441 平均归一化的共同信息是：0.89969459 代码作者 王荣荣（kailugaji） 2020/7/5

为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题，许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合，构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制，通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较，证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。

目前流行的机械性能退化评估技术牵涉到在能识别所有故障特征迹象的基础上对一台机器的当前状态进行评估， 这种方法必需搜集到（机器） 在不同状态下的完整数据。 但是故障数据总是难以获得， 于是导致了这种技术很难被广泛应用。 这篇论文介绍了 一个不需要故障历史数据的新颖方法。

高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。本文详细介绍了这两种模型的原理,并介绍了实现方法,最后附了源码,以供参考.源码经过详细测试，没有任何错误

rvm代码matlab 快速SBL 一种基于高斯尺度混合模型的回归问题快速稀疏贝叶斯学习算法 此代码用于题为“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”的论文。 数据集中的图像是从 和 获取的。 tools 中的函数 FastLaplace.m 对应于基于拉普拉斯先验的快速 SBL 算法，该算法是从原始作者处获得的。 这篇论文的标题是“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知”。 GGAMP-SBL.m 对应于题为“基于 GAMP 的低复杂度稀疏贝叶斯学习算法”论文中的算法 1。 为了比较，需要 sparseLab 2.1 和 RVM V1.1 工具箱，可以分别从 和 获得。 此代码在 Matlab 2019b 中实现。 如有任何问题，请联系 如果您使用我们代码的任何部分，请引用我们的论文。 W. Zhou, H. -T. Zhang 和 J. Wang，“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”，IEEE 神经网络和学习系统汇刊，doi：10.1109/TNNLS.2020.3049056。 参考资料： @ARTICLE{zhou2021efficient, author={W. {Zho