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MultiVaria 的自由拆分和合并期望最大化:FSMEM 可以通过拆分/合并集群移动来估计 MVGM 参数和化合物的数量-matlab开发
MultiVaria 的自由拆分和合并期望最大化:FSMEM 可以通过拆分/合并集群移动来估计 MVGM 参数和化合物的数量-matlab开发
上传者:
38515573
|
上传时间: 2023-02-06 10:59:08
|
文件大小: 221KB
|
文件类型: ZIP
matlab
多元高斯混合的自由分裂和合并期望最大化算法。 该算法适用于估计混合参数和化合物数量 用法------ [M , S , P ,logl] = fsmem_mvgm(Z , [option] , [M0] , [S0] , [P0]); 输入项------ Z 测量 (dx N) M0 初始平均向量。 M0可以是(dx 1 x K)(默认[来自Z的基尼随机元素]) S0 初始协方差矩阵。 S0 可以是 (dxdx K)(默认 [cov(Z)/40]) P0 初始混合概率(1 x 1 x K):(默认 [1/Kini]) 选项Kini 初始化合物数(默认 [5]) Kmax 最大化合物数(默认 [15]) maxite_fsmem fsmem 主循环的最大迭代次数(默认 [100]) maxite_fullem 主循环内完整 EM 的最大迭代次数(默认 [100]) maxite_pa
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[{"title":"( 1 个子文件 221KB ) MultiVaria 的自由拆分和合并期望最大化:FSMEM 可以通过拆分/合并集群移动来估计 MVGM 参数和化合物的数量-matlab开发","children":[{"title":"fsmem_mvgm.zip <span style='color:#111;'> 222.09KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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