一种快速、鲁棒的有限高斯混合模型聚类算法.pdf

组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像

基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法.pdf

gmm的matlab代码gmm聚类 简单可视化如何将EM算法用于高斯混合模型聚类。 您将需要使用matlab来运行代码。 修改datapath变量以使用另一个数据集，并修改变量K更改群集数。 特色作品： 交互式绘图，您可以在其中选择分布以生成数据

PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习（网址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）中高斯混合模型（GMM）与EM算法相关内容，补充了Jessen不等式的证明，以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验

高斯混合模型EM算法，通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。

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