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GMM-GMR的Matlab程序

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简介：
GMM-GMR是一款用于处理高维数据及模式识别的Matlab工具包，它结合了高斯混合模型(GMM)与高斯过程回归(GPR)的优点，支持从大数据集中学习概率模型并进行高效的预测和推理。 由于GMM-GMR通常指的是“Gaussian Mixture Model - Gaussian Mixture Regression”，并且在你的请求中没有提到具体的GMR部分，我假设你是指一个结合了GMM与GMR功能的 GMM-GMR是基于高斯混合模型的Matlab程序，需要预先设定模型的数量。

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  • GMM-GMR的Matlab程序
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    GMM-GMR是一款用于处理高维数据及模式识别的Matlab工具包，它结合了高斯混合模型(GMM)与高斯过程回归(GPR)的优点，支持从大数据集中学习概率模型并进行高效的预测和推理。 由于GMM-GMR通常指的是“Gaussian Mixture Model - Gaussian Mixture Regression”，并且在你的请求中没有提到具体的GMR部分，我假设你是指一个结合了GMM与GMR功能的 GMM-GMR是基于高斯混合模型的Matlab程序，需要预先设定模型的数量。
     
  • GMM与GMR的Matlab代码.zip
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    本资源包含用于实现高斯混合模型(GMM)和高斯混合回归(GMR)的Matlab代码。适用于机器学习中的聚类及回归任务研究。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：高斯混合模型 (GMM) - 高斯混合回归 (GMR) MATLAB代码.zip 适合人群：本科及硕士等教研学习使用
     
  • GMM的MATLAB程序
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    本项目提供一组用于电力系统稳定分析与控制的图形化建模工具（GMM）在MATLAB环境下的实现代码，旨在简化模型构建流程。 可以直接使用的高斯混合模型（GMM/MOG）的MATLAB程序，该程序包含了E步和M步。关于这个主题的一个相关博客文章可以提供更多的背景和技术细节。 如果需要具体的代码实现或进一步的帮助，建议在学术论坛、问答网站或者直接通过研究社区进行交流。
     
  • GMM与GMR... (高斯混合模型与高斯混合回归...)
    优质
    本文探讨了高斯混合模型（GMM）及其在数据建模中的应用，并深入介绍了基于GMM的高斯混合回归(GMR)技术，揭示其如何用于预测和估计复杂数据集。 GMM-GMR是一组用于Matlab的函数，它能够训练高斯混合模型（GMM），并通过高斯混合回归（GMR）来检索广义数据。该系统利用期望最大化(EM)迭代学习算法有效地对任何给定的数据集进行编码，并通过指定所需输入来从GMM中部分输出数据。具体来说，GMR可以计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t表示时间值，而x代表3D中的位置坐标。然后使用该模型对联合概率p(t,x)进行编码，并通过GMR检索出每个时间步长上的预期位置信息，即p(x|t)，从而获得给定路径的平滑广义版本。 这套源代码是基于EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中的算法实现。
     
  • DPMM、HDP、VDP、GMM等相关Matlab程序
    优质
    本资源包含多种概率模型（如Dirichlet Process Mixture Model, Hierarchical Dirichlet Process, Variational Dirichlet Process及Gaussian Mixture Model）的MATLAB实现代码，适用于聚类和非参数贝叶斯研究。 关于Dirichlet Process Mixture Models (DPMM)的Matlab程序、Hierarchical Dirichlet Processes (HDP)代码以及Variational Dirichlet Process Gaussian Mixture Model的Matlab源码的相关信息。
     
  • Matlab用的GMM库
    优质
    这是一个专为MATLAB设计的高斯混合模型（GMM）工具箱，提供了便捷的数据聚类和建模功能，适用于各类统计分析任务。 GMM的MATLAB源码以及如何用MATLAB实现GMM算法，并提供完成代码。
     
  • GMM的Matlab源码
    优质
    这段简介可以描述为：GMM的Matlab源码提供了基于Matlab实现高斯混合模型(GMM)的代码资源。该源码适用于数据聚类与建模分析，便于科研和工程应用中的快速开发与测试。 GMM只是一个数学模型，用于拟合数据形态。它与实际观察到的数据分布存在差异是正常的，因为在用EM算法估计GMM参数时，通常假设我们得到的数据是不完整的（也就是说，看到的数据分布不是真正的完整分布）。在运算过程中，该方法会“补上”那些丢失或隐藏的未观测数据。
     
  • MATLAB中的GMM代码-项目SID-GMM-UBM
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    该项目SID-GMM-UBM专注于在MATLAB环境中实现高斯混合模型（GMM）及相关语音识别技术，为用户提供了一个基于统一背景模型(UBM)训练和应用的平台。 SID-GMM-UBM项目包含Matlab代码和Python代码： 1. 如果不使用我们的数据集，请使用三个pyfile预处理数据集。 2. VocalSeparation软件包用于人声提取。 3. Datasets软件包包括mir1k（采样率16kHz）、artist2016kHz、singer5544.1kHz和singer10716kHz的数据集。 4. 使用GMM-UBM建立UBM模型和歌手模型，可以进一步识别测试歌曲。
     
  • MATLAB中的GMM实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中使用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类和分析。读者可以学习到GMM的基本概念以及其实现步骤，并通过实例掌握其应用技巧。 使用期望最大化（EM算法）来实现高斯混合模型（GMM），可以采用MATLAB编程进行实现。
     
  • Matlab中的GMM工具箱
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    MATLAB中的GMM工具箱是一款强大的软件包，用于实现高斯混合模型的相关算法，支持模型训练、评估及数据生成等操作。 【GMM Matlab Toolbox】是一个专为Matlab设计的工具箱，用于实现高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）。该模型由多个高斯分布组合而成，在统计建模、聚类分析以及信号处理等领域具有广泛应用价值。在机器学习和数据分析中，GMM特别适用于非线性结构或复杂分布的数据建模与分类。 此工具箱包含一系列函数及图形用户界面（GUI），包括但不限于： 1. **gmmgui.fig**：这是一个交互式环境的图文件，允许用户输入参数如组件数量、算法选择等，并可视化GMM训练过程和结果。 2. **GMMtesting.fig**：用于测试模型性能的GUI。通过导入数据并运行GMM算法，使用者可以查看聚类或预测的结果。 3. **strstab.fig**：稳定性分析界面，帮助评估模型稳定性和不同参数设置对结果的影响。 4. **gmmout.fig**：展示模型输出结果的图文件，呈现估计参数和分类效果等信息。 5. **momsel.fig** 和 **relmomsel.fig**：用于选择混合成分数量（即GMM中的高斯分量数）的界面。用户可通过交互方式找到最佳复杂度。 6. 核心函数包括： - r_gmmest.m 和 gmmest.m，实现EM算法估计参数。 - sstests.m 及 sstestsu.m：用于统计检验以评估模型拟合度和选择最优模型。 使用该工具箱时，用户需先掌握GMM的基本概念、定义方法及通过EM算法进行的参数估算技巧。接着利用GUI文件训练并测试模型，在优化性能方面调整组件数量等关键参数。最后借助`sstests.m`与`sstestsu.m`等功能评估和选择最优模型。 综上所述，【GMM Matlab Toolbox】为用户提供了一个全面的功能集来建模及分析高斯混合模型，无论对于初学者还是经验丰富的研究者都具有重要的应用价值。