网上很多的代码都是错误的，特别是广为流传的那份，我已经进行了修改，并在此前提下，对群中心距离是否太近进行了判断，如果群中心太近，那就就将两个中心所代表的两个聚类合成为一个聚类，更符合实际

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。

基于高斯混合模型，对视频中的运动图像进行分割

小白一枚，接触到GMM和EM，现将学习到的整理出来，如有错误，欢迎指正，文中涉及到公式的推导比较繁琐，故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流，共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。 1. 单高斯模型GSM（一维） 单高斯模型很简单，大家也很清楚，这里不做过多的解释，如不明白可自行百度。如图 概率密度函数为： 2.单高斯模型（多维，以二维为例） 二维高斯分布图像如下 关于二维高斯分布的参数设定对为高斯曲面的影响，可以参考这篇文章（二维高斯分布的参数分析） （以上两条是基础，为了下面做铺垫，接下来我将通过例子引出高斯混合模型。） 3.高斯混合模型（GMM） 为什么会有高斯

em算法matlab代码EM_GMM Matlab代码使用EM算法拟合高斯混合模型（GMM） 如何使用代码 使用以下方法安装GMM： P = trainGMM(data,numComponents,maxIter,needDiag,printLikelihood) 参数： data - a NxP matrix where the rows are points and the columns are variables. e.g. N 2-D points would have N rows and 2 columns numComponents - the number of gaussian mixture components maxIter - the number of iterations to run expectation-maximization (EM) for fitting the GMMs needDiag - set as 1 if you want diagonal covariance matrices for the components. Set

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。

基于matlab的聚类算法合集，包括k均值、DBSCAN、高斯混合、均值漂移四种算法，可运行，适合初学者。

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。