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

利用高斯回归进行数据预测，有实例和注释，可供参考学习

利用高斯回归进行数据预测，有实例和注释，可供参考学习

用em算法估计高斯混合模型参数，matlab代码

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

这个包通过期望最大化（EM）算法拟合高斯混合模型（GMM）。它适用于任意维度的数据集。 应用了多种技术来提高数值稳定性，例如在对数域中计算概率以避免浮点数下溢，这在计算高维数据概率时经常发生。 该代码还通过利用顶点化和矩阵分解进行了仔细调整以提高效率。 这种算法被广泛使用。 详细信息可以在伟大的教科书“模式识别和机器学习”或维基页面中找到http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation-maximization_algorithm 此功能强大且高效，但代码结构经过组织，易于阅读。 请尝试以下代码进行演示： 关闭所有; 清除; d = 2; k = 3； n = 500； [X,label] = mixGaussRnd(d,k,n); plotClass(X,label); m = 楼层（n/2）； X1 = X(:,1:m); X2 = X(:,(m

针对传统混合高斯背景建模(GMM)在一些复杂场景下未能有效地描述背景,提出了一种改进算法。该算法引入更新和消退控制因子改进参数更新模型,并定量约束运动目标停留时间,采用从时间域上过滤得到的快速变化的背景进行背景减除操作,最后在空间域上对检测结果进行数学形态学的处理。实验结果表明,该算法能够提高背景建立和形成速度,增强对背景扰动和光照变化的抗干扰能力,对固定摄像机场景下运动目标的检测具有良好的鲁棒性。

基于GMM的说话人识别（C代码），其中包括了GMM.C和MFCC.C，以及它们的头文件。

颜色熵matlab代码Color_Image_Segmentation 使用几种最新的聚类算法对彩色图像进行分割，包括模糊c均值聚类（FCM），模糊子空间聚类（FSC），最大熵聚类（MEC）和高斯混合模型（GMM）。 Matlab代码。 FCM，FSC和MEC已在中引入。 GMM已在中引入。 为了获得更好的分割结果，可以适当调整超参数。 彩色图像拼合的示例 行图像： 运行demo_color_segmentation.m 细分结果： 流式细胞仪 FSC 机电公司 GMM 代码作者 王荣荣（kailugaji） 2020/7/5