如何使用Matlab实现基于RA-AF特征提取的高斯混合模型（GMM）进行裂纹模式识别的方法。通过EM迭代算法优化GMM参数，实现了无需手动划分裂纹分界线即可自动识别拉伸和剪切裂纹的功能。代码不仅提供了详细的注释，还涵盖了从数据加载到模型训练再到结果输出的完整流程，包括绘制裂纹分布图和输出统计数据。 适合人群：具备一定机器学习和Matlab编程基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要自动化裂纹检测和分类的实际工程项目，特别是那些难以明确界定裂纹边界的场合。通过该方法，可以提高裂纹识别的效率和准确性，减少人工干预。 其他说明：为了确保模型的有效性，在实际应用中还需考虑数据预处理、标准化等问题。此外，对EM算法的收敛性判断和模型参数的初始化方法也需要进一步优化。

目前基于相似度的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分, 而相似度又大多采用欧式距离长短作为衡量依据, 其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异, 未能反映出曲线的形态特征及变化趋势的不同. 本文提出一种基于高斯混合聚类的风电出力场景划分的方法, 即通过属于某一类的概率大小来判断最终的归属类别. 首先根据BIC准则, 肘部法则和轮廓系数分别确定GMM聚类和K-means聚类的最佳数量, 然后以某地区实际风电为研究对象, 提取该地区3年春季风电出力典型场景, 并对这两种聚类结果进行对比分析, 验证本文方法的有效性. 最后通过GMM聚类模型提取该地区各个季节风电出力典型场景.

简单实用的高斯混合聚类算法，适合初学者，方便好用！

高斯混合模型聚类(Gaussian Mixture Mode，GMM)是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 使用场景:用于平坦的结合结构，对密度估计很合适

对西瓜书高斯混合聚类算法的实现，最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来，读者可以稍加修改)

包括K-Means，二分K-Means算法，谱聚类算法，高斯混合聚类算法等常用聚类算法实现，并且有注释解释代码、