介绍 用Matlab从头开始编写的高斯混合模型分类器，用于学校作业。 学习阶段包括对学习数据的 PCA 和经典的 EM 算法。 MNIST 数据库用于测试分类器。 它使用每类 8 个组件成功识别高达 97.87% 的测试数据。

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差、易受环境噪声和光照突变影响、易产生虚假目标等问题，提出一种基于高斯混合模型的改进算法，用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型，快速区分背景区域和运动目标区域，从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息，采用多种模型更新率，提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性，从而消除环境噪声和光照突变的影响，避免检测出虚假目标。实验结果表明，相比传统高斯混合模型，该方法可以有效去除噪声和光照的干扰，收敛性更佳、行人检测效果更鲁棒。

K 表示分割方法有一个基本假设，即每个元素不能同时属于两个集群。 有时，很难定义两个簇之间过渡区域中的元素。 这个元素可能属于多个集群，具有概率。

这是用于聚类的高斯混合建模的简单实现。 此实现旨在用于教育目的，它的实现方式使代码尽可能具有可读性，而不是尽可能高效。

语音信号处理实验教程配套matlab代码，GMM。可以实现基本的训练和识别。

hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型，这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的，代码实现了前向后退算法，以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率，而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布，过渡和排放概率分布。 对于此示例，观察值是空格和字母，但是代码足够通用，可以与任何观察值序列和隐藏状态一起使用。 下面讨论的所有概率将在日志空间中。 HMM的推论被实现为一种维特比算法（动态编程） 依存关系 Python 3.x load_corpus(path) 此功能特定于此示例，用于读取观察顺序。 它将读取路径中的文件，仅保留字母和单个空格对其进行清理，并将所有内容都转换为小写。 它将返回清除输入的字符串。 load_probabilities(path) 此函数在指定的路径中加载pickle文件，该路径包含字典的元组。 第一个字典包含初始状态概率，并将整数i映射到第i个状态的概率。 第二词典包含转换概率和映射整数i到该整数j映射到过渡的从状态i到状态j的概率的第二词典。 最后，第三个字典

用于学习极大似然估计，EM算法及高斯混合模型的课件PPT，包含几个案例和EM算法的数学推导

该代码是使用高斯混合模型的二分聚类来实现数据集的聚类。

gmm的matlab代码高斯混合模型的图像分割 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。 经过培训可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。 该代码使用MATLAB编写，从头开始实现期望最大化算法。 档案结构 main.m-训练GMM并在图像上进行测试 load_data.m-训练和测试图像以及真实蒙版中的脚本加载 images-训练和测试图像的文件夹 口罩-用于测试和训练图像的地面真相口罩 结果 包含苹果前后的图像 未来发展领域 加上这个

用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类