软阈值matlab代码格莱姆 该工具箱包含用于MATLAB的多个脚本和函数，以使用广义线性混合模型（GLMM）取消混合高光谱数据。 该代码是在Lucas Drumetz及其同事提供的ELMM代码的基础上构建的。 只要复制此处提供的版权，就可以出于非商业目的使用和重新分发此代码。 作者：Tales Imbiriba。 日期：2018年4月。 参考号： [1] Imbiriba，T.，Borsoi，RA，Bermudez，JCM（2018）。 考虑端成员变异性的广义线性混合模型。 2018年IEEE声学，语音和信号处理国际会议（ICASSP）。 内容包括： GLMM_ADMM.m：执行与GLMM的混合的功能 GLMM_RealData.m：在实际的高光谱数据集上使用该函数的示例 real_data_1.mat：使用的实际数据集（DFC 2013数据的裁剪） endmembers_houston.mat：演示中使用的参考端成员矩阵 FCLSU.m：执行标准完全约束的最小二乘分解的函数。 CLSU.m：执行标准部分约束的最小二乘分解的函数。 SCLSU.m：执行CLSU缩放版本的函数，该版本遵

介绍了EM算法原理，及其在高斯混合模型中应用，并编程用matlab实现，评估其性能

通用汽车 Pyspark 中的高斯混合模型实现 GMM 算法将整个数据集建模为高斯分布的有限混合，每个分布由均值向量、协方差矩阵和混合权重进行参数化。 这里每个点属于每个集群的概率与集群统计信息一起计算。 pyspark 中 GMM 的这种分布式实现使用期望最大化算法估计参数，并且只考虑每个分量的对角协方差矩阵。 如何跑步 有两种方法可以运行此代码。 在您的 Python 程序中使用该库。 您可以通过调用函数 GMMModel.trainGMM(data,k,n_iter,ct) 来训练 GMM 模型，其中 data is an RDD(of dense or Sparse Vector), k is the number of components/clusters, n_iter is the number of iteration

刚开始学的一种好的方法 里面的东西，是在matlab中使用的

基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。 使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。 记录每个梅尔频率下的功率对数。

欺诈识别 使用深度学习混合模型来检测欺诈信用卡。

高斯混合模型聚类(Gaussian Mixture Mode，GMM)是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 使用场景:用于平坦的结合结构，对密度估计很合适

高斯混合模型的em算法代码，文档粗略解析和代码。注释高斯混合，不是高斯过程混合。

本文描述了EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，有Matlab的详细程序

高斯混合模型意味着每个数据点（随机）从 C 类数据之一中抽取，概率 p_i 从第 i 类中抽取，并且每个类都分布为具有平均标准差 mu_i 和 sigma_i 的高斯分布。 给定从这种分布中提取的一组数据，我们试图估计这些未知参数。 这里用于估计的算法是 EM（期望最大化）。 简单地说，如果我们知道 N 个输入数据点中的每一个的类别，我们就可以将它们分开，并使用最大似然估计每个类别的参数。 这是 M 步。 E 步骤根据每个类的前一轮参数估计为每个数据点（软）选择（未知）类。 隐式地将数据分类（或聚类）到不同的类中，估计其参数。 当前代码仅适用于一维数据，主要用于说明混合模型和 EM 的想法，但很容易推广到更高维度。