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

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

高光谱图像分离matlab代码使用微扰线性混合模型进行具有光谱可变性的高光谱解混 描述：与描述的方法相关的 Matlab 代码 P.-A. Thouvenin, N. Dobigeon 和 J.-Y. Tourneret -使用扰动线性混合模型IEEE Trans对光谱可变性进行高光谱解混。 信号处理，卷。 64，没有。 2，第 525-538 页，2016 年 1 月。 作者： P.-A. Thouvenin, pierreantoine[dot]thouvenin[at]gmail[dot]com 实验：要在文章中报告的真实数据上运行具有代表性的实验示例，请配置并运行main.m脚本。 依赖关系：当前代码包括以下出版物中描述的 MATLAB 函数，并由其作者开发。 [1] JM Nascimento 和 JM Bioucas-Dias -顶点分量分析：一种分离高光谱数据的快速算法， IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 43，没有。 4，第 898--910 页，2005 年 4 月。 [2] JM Bioucas-Dias 和 MAT Figueiredo -约束稀疏回

ziclust:零膨胀聚类的混合模型

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

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。

针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响，改用t分布替代原有的高斯混合模型，并使用期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数，对t分布混合模型进行了改进，用理论和实验验证了算法的有效性，并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明，提出的算法有较高的分类准确率，拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。