一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法.pdf

组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像

这是高斯混合概率假设密度过滤器 (GM-PHD) 的一种实现： B.-N。 Vo，W.-K. Ma，“高斯混合概率假设密度滤波器”，IEEE 信号处理汇刊，第 54 卷，第 11 期，2006 年 11 月，第 4091-4104 页。 提交的内容包括由 Vo & Ma 描述的线性卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器和扩展卡尔曼滤波器 GM-PHD 滤波器算法的 Matlab 实现，以及他们论文中描述的模拟问题之一。 Vo & Ma 的算法做了一些修改，但它们是出于技术原因，不会改变滤波器的整体结构。 GM-PHD 滤波器是一种估计测量数据中目标数量和位置的方法。 它的优点包括目标位置不确定性的表示（使用协方差矩阵）以及目标存在的不确定性（使用权重）和更新步骤中数据关联的缺失。 这个实现得到了大量评论，可能对尝试了解 GM-PHD 过滤的人有帮助，但 Vo & Ma 的论文对于理解真正

基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法.pdf

基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法.pdf

gmm的matlab代码gmm聚类 简单可视化如何将EM算法用于高斯混合模型聚类。 您将需要使用matlab来运行代码。 修改datapath变量以使用另一个数据集，并修改变量K更改群集数。 特色作品： 交互式绘图，您可以在其中选择分布以生成数据

PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习（网址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）中高斯混合模型（GMM）与EM算法相关内容，补充了Jessen不等式的证明，以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验

高斯混合模型EM算法，通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。

matlab仿真丢包率代码该存储库包含论文“Xu, L., Y. Mo, and L. Xie, Remote State Estimation with Stochastic Event-triggered Sensor Schedule in the Presence of Packet Drops. 已提交，2019 年”的仿真代码。 “estiamtors.py”文件包含所有用 Python 函数编写的估算器。 “RelativeMSEvsLossRate.py”文件比较了不同估计器在不同丢包率下的相对MSE。 “ExecutionTimeCompare.py”文件比较了不同估算器的执行时间。 “RelativeMSEPlot.m”和“ExecutionTimePlot.m”是绘制最终仿真结果的MATLAB脚本。