Matlab集成的c代码级联高斯混合回归（C-GMR） Matlab源代码，用于训练和使用在以下方面提出的集成C-GMR（IC-GMR）模型和J-GMR模型： Hueber，T.，Girin，L.，Alameda-Pineda，X.，Bailly，G.（2015）“使用级联高斯混合回归的扬声器自适应声-发音反演”，在IEEE / ACM音频，语音和语言处理，第一卷23号12页，第2246-2259页 和 Girin，L，Hueber，T.，Alameda-Pineda，X。，（2017年），“扩展跨扬声器声学-发音映射的级联高斯混合回归框架”，在IEEE / ACM音频，语音和语言处理交易中，卷。 25号3，第662-673页 内容： cgmmTrain：IC-GMR模型的训练例程（给定训练集N个{输入（x），输出（y）}观测值和适应集N0 {输入（z）}观测值，通常N0 << N） cgmmMap：映射例程，用于使用IC-GMR（MSE准则）将输入（z）转换为输出（y）观测值 jgmmTrain：J-GMR模型的训练例程（给定训练集N个{输入（x），输出（y）}观测值和适应集N0 {

em算法matlab代码Matlab中的高斯混合模型和推理算法 Matlab演示有关高斯混合模型（GMM）和具有EM和变分推理的推理算法 参考 克里斯托弗·毕晓普（Christopher M. Bishop）。 2006。模式识别和机器学习（信息科学与统计）。 施普林格出版社，柏林，海德堡。 要求 该代码已通过Matlab R2017a测试。 用法示例 使用EM算法运行GMM演示 gmm_em_demo 使用变分推理算法运行GMM演示 gmm_vb_demo

高斯混合模型 高斯混合模型允许近似函数。 给定输入输出样本，模型可以识别输入的结构并建立知识，从而可以预测新点的价值。 该模型对输入点进行聚类，并将输出值与每个聚类相关联。 对任何点预测的值是所有聚类值的加权总和：聚类越接近输入点，其权重就越大。 该模型尝试使集群更加智能，并检测何时添加或删除集群。 每个聚类都有一个协方差矩阵，可以使其跨越输入空间的“椭圆形”区域。 安装 安装C ++库很容易，并且使用CMake： mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr make sudo make install 如果计划使用Python绑定，则当前需要在/ usr中安装该库（Python绑定在sys.lib查找该库）。 Python绑定 该存储库包含gaussianmixturemodel.py文件。 该文件使用c

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

高斯混合模型（Gaussian mixture model，簡稱 GMM）是單一高斯機率密度函數的 延伸，由於 GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音 與語者辨識，得到不錯的效果。 8 – 1. 單一高斯機率密度函數的參數估測法 8 – 2. 高斯混合密度函數的參數估測法 8 – 3. 求取 GMM 參數的另一種方法

高斯混合模型GMM和AdaBoost PART ONE 高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，由于GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布，因此近年来常被用在语音识别中。 高斯混合模型( GMM )的核心思想是用多个高斯分布的概率密度函数 一、GMM模型的基本概念 二、GMM模型的参数估计 三、GMM模型的识别问题 PART TWO 泛化能力处于机器学习的中心地位，它刻画了从给定训练数据集中学得的学习器处理未知数据的能力。 集成学习是最成功的一种泛型，具有高度泛化能力的学习器。一般机器学习方法都是从训练数据中学得一个学习器，而集成学习要构建一组基学习器，并将它们进行集成。 基学习器是通过决策树、神经网络及其他各种基学习算法从训练数据集习得的。 集成学习器最大的优点是它可以将稍优于随机猜测的弱学习器提升为预测精度很高的强学习器，通常假设基学习器是弱学习器。 一、引进AdaBoost 二、AdaBoost算法 三、AdaBoost举例 四、AdaBoost应用

针对杂波环境下扩展目标形状难以估计、目标跟踪精度低等问题，提出一种自适应估计扩展目标形状的伽玛高斯混合势概率假设密度算法(GGM-CPHD)．该算法将目标的扩展形状建模为椭圆随机超曲面模型，并将其嵌入到GGM-CPHD滤波器中，更新扩展目标的质心、椭圆形状和方向等信息以完成对扩展目标的跟踪．通过杂波环境下未知数目的扩展目标仿真实验，表明了所提出算法在质心状态和椭圆长短轴的估计精度方面要优于传统的基于随机矩阵的伽玛高斯逆韦氏CPHD滤波器．

从零开始的高斯混合模型 算法类型：聚类算法使用的数据集：从sklearn导入的虹膜数据集 最终集群的输出 要求： Jupyter笔记本或Google Colab 库： 熊猫： ： numpy： ：//numpy.org/install/ Matplotlib： ：//matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn： ://scikit-learn.org/stable/install.html scipy： ：//pypi.org/project/scipy/ 涉及的步骤： 对于Google Colab： 在任何浏览器上打开google colab。 在Google Colab中上传文件“ 19BCE1328_Gaussian混合物模型”。 运行笔记本中的所有单元并查看输出。 参见图以可视化最终结果。 对于Jup

目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分, 而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据, 其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异, 未能反映出曲线的形态特征及变化趋势的不同. 本文提出一种基于高斯混合聚类的风电出力场景划分的方法, 即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别. 首先根据BIC准则, 肘部法则和轮廓系数分别确定GMM聚类和K-means聚类的最佳数量, 然后以某地区实际风电为研究对象, 提取该地区3年春季风电出力典型场景, 并对这两种聚类结果进行对比分析, 验证本文方法的有效性. 最后通过GMM聚类模型提取该地区各个季节风电出力典型场景.

具有高斯混合分量的狄利克雷过程混合模型的变分推理。 基于以下论文： Blei, DM, 和 Jordan, MI (2006)。 Dirichlet 过程混合物的变分推断。 贝叶斯分析，1（1），121-143。