BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

MATLAB用拟合出的代码绘图myMixedModelsTrajectories：使用混合模型回归的轨迹拟合 混合效应模型工具箱，用于分析纵向数据 该工具箱允许将具有不同阶次的模型（从常数模型到三次模型）拟合到具有重复测量的数据。 目的是在混合样本中估算年龄的发展曲线，在该样本中，受试者是在不同年龄和多个时间点记录的。 除了确定最佳模型（无年龄关系，线性年龄关系，二次年龄关系或立方年龄关系）之外，该工具箱还可以估算多个组之间的发育差异（请参阅分组信息注释）。 主要步骤遵循Mutlu等人在Neuroimage 2015中提出的算法第一手： 将递增顺序的模型拟合到数据，并根据贝叶斯信息准则选择最佳模型 估计多组曲线的截距和形状中的组差异的p值 使用错误发现率更正多个比较 绘制结果模型参数和拟合曲线 使用此代码时，请引用以下论文： AK，穆特卢（Mutlu），施耐德（Ms. Schneider），M。德巴内（Debbané），巴杜德（Badoud），埃利兹（Eliez），S。希尔（Schaer），M.，2013。全皮层厚度差异和折叠发育的性别差异。 Neuroimage 82，200–207

SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python） SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列（Python）

刚学习高斯混合模型，收集了些资料方便大家共同学习。 这里包括一些相关的论文 和博客链接，同时附上一段基于opencv的c++代码

GMM高斯混合模型 GMM的工具箱 功能比较强大，包含三个demo文件。Unzip the file and run 'demo1', 'demo2' or 'demo3' in Matlab.

这是多维高斯混合模型的期望最大化算法的并行实现，旨在在 NVidia 显卡上运行，支持CUDA。 在我的机器上，它提供高达 170 倍的性能提升（16 个暗淡、16 个集群、1000000 个数据点）。 有关更多信息，请参阅http://andrewharp.com/gmmcuda 上提供的报告。 有趣的代码都在 gpugaumixmod.h 和 gpugaumixmod_kernel.h 中。 参考 CPU 实现位于 cpuaumixmod.h 中。 它可以集成到支持 CUDA 的系统上的任何 C 程序中。 此外，在 gmm.cu 中提供了 Matlab 集成。 自最初发布以来，我添加了同步随机重启。 实验 1 现在利用了这一点。 编译================================================== ====================

matlab代码abs 通用汽车制造商 实现我们的“使用高斯混合模型的超像素分割”工作。 可以找到 GPU 上的并行实现，它运行速度非常快（GTX 1080 上的 320x240 图像大约为 1000FPS）。 引文 该方法已作为常规论文发表在 IEEE Transactions on Image Processing 中。 如果您根据我们的方法开发您的工作，当然，如果您引用我们的论文，我们将不胜感激。 新的bibtex如下。 @article{Ban18, author = {Zhihua Ban and Jianguo Liu and Li Cao}, journal = {IEEE Transactions on Image Processing}, title = {Superpixel Segmentation Using Gaussian Mixture Model}, year = {2018}, volume = {27}, number = {8}, pages = {4105-4117}, doi = {10.1109/TIP.2018.2836306} } 这项工

该代码实现了高斯混合模型。 它假设特征是独立的。 具体来说，GMMtrain.m 用于学习 GMM 模型，GMMpredict.m 用于预测集群标签。

有完整的代码程序，有语音，高斯混合模型的说话人识别

Yee Whye Teh的非参数贝叶斯混合模型代码 此存储库的主分支包含Yee Whye Teh的代码和 ，我从2015年9月18日从下载该代码。 我将其未经修改地复制到此处，以实现可访问性。 非参数贝叶斯混合模型-版本1自述文件 This code base is for people interested in trying out various nonparametric Bayesian models on some simple data sets. It is implemented in MATLAB so by definition cannot be very efficient. This is because it is for people to muck around with and experiment. That said, the code is rea