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

用EM方法求GMM模型的极大似然估计，可以对任意维数的数据进行处理

利用VBEM算法，估计混合高斯模型参数的源码，有示例，供大家学习

Purdue大学一个教授写的高斯混合模型的库，附带有我封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF

VB-GMM 高斯混合模型的变分贝叶斯模型选择。

我国碳排放的区域差异及影响因素研究-基于GMM估计的动态面板数据分析，马玲，龙如银，碳排放增加带来的温室效应已经成为全球性的问题。一般而言，各个区域的经济结构和产业结构有着很大的区别，碳排放情况及影响因素

【语音识别】基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码.md