从3GPP协议和UE端行为分析5G gmm cause #22的网络问题

从3GPP协议和UE端行为分析5G gmm cause #111的网络问题

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

详细推到了GMM-HMM参数更新公式

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