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基于GMM的高斯混合模型聚类

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简介：
本研究探讨了利用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类的方法，通过优化参数实现复杂数据结构的有效分割与分析。 Purdue大学的一位教授编写了一个关于高斯混合模型的库，并附带了我封装的一个接口(GMM.c)以及作者撰写的使用手册PDF。

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  • 基于GMM的高斯混合模型聚类
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    本研究探讨了利用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类的方法，通过优化参数实现复杂数据结构的有效分割与分析。 Purdue大学的一位教授编写了一个关于高斯混合模型的库，并附带了我封装的一个接口(GMM.c)以及作者撰写的使用手册PDF。
     
  • 高斯混合模型(GMM) EM聚类PPT
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    本PPT介绍高斯混合模型（GMM）及其在EM算法框架下的聚类应用，涵盖理论基础、参数估计及实际案例分析。 本段落介绍了EM算法在聚类中的应用，特别是高斯混合模型（GMM）。内容结合了B站浙江大学老师的讲解以及白板推导，并参考了MOOC北京理工大学的机器学习课程制作而成的PPT。所有公式均为手工敲入，因此可能存在一些不足之处，请大家理解包容。如果有任何版权相关的问题，请联系相关人员解决。
     
  • Python中的GMM聚类算法(高斯混合模型)
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    简介：本文介绍了Python中用于数据分组和分类的一种高级统计学习方法——GMM（高斯混合模型）聚类算法。通过构建多个高斯分布的组合，GMM能够有效识别复杂数据集中的潜在模式，并实现精确的数据划分与预测分析。 高斯混合模型聚类（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率的聚类方法，它假设所有的数据样本是由k个多元高斯分布组合而成的混合分布生成的。这种模型适用于处理没有明显层次结构的数据，并且对于密度估计非常合适。
     
  • 基于BIC的GMM聚类簇数确定.zip_BIC准则_GMM聚类_高斯混合模型
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    本研究探讨了利用贝叶斯信息准则（BIC）确定高斯混合模型（GMM）中最佳聚类数量的方法，提出了一种有效的GMM聚类策略。 通过贝叶斯信息准则来确定高斯混合聚类方法中的聚类簇数。
     
  • 高斯混合模型GMM在聚类算法中的应用
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    本论文探讨了高斯混合模型（GMM）在数据聚类分析中的运用，展示了其如何通过概率方法有效识别和分类复杂数据集内的不同群组。 网上的许多代码存在错误，尤其是广为流传的那个版本。我已经对这些代码进行了修正，并在此基础上增加了判断聚类中心是否过近的功能。如果发现两个聚类的中心距离太近，则将这两个聚类合并为一个，这更符合实际情况。
     
  • 基于MATLAB的GMM代码-高斯混合模型在聚类中的应用
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    本项目使用MATLAB实现高斯混合模型(GMM)算法，并应用于数据聚类。通过实验验证了GMM在复杂数据集上的高效分类能力，为相关领域研究提供参考。 GMM的Matlab代码用于实现高斯混合模型聚类。可以选择不同的初始化和规范化方法，并使用ACC、ARI和ANMI作为性能指标。 在虹膜数据集上的运行结果如下： - 迭代1：迭代次数为38，精度0.9667。 - 迭代2：迭代次数为38，精度0.9667。 - 以此类推至第10次迭代。 平均统计信息总结如下： - 平均迭代次数：38 - 平均运行时间：0.11719秒 - 平均准确度：0.9667 - 平均randint指数（ARI）：0.95749441 - 平均归一化共同信息（NMI）：0.89969459 代码由王荣荣编写，完成日期为2020年7月5日。
     
  • GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器
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    简介：GMM-Classifier是一款基于Matlab开发的高斯混合模型分类工具，适用于模式识别和机器学习中的数据分类任务。 本段落介绍了一个基于Matlab编写的高斯混合模型分类器的实现过程，该程序是为学校作业而设计的。学习阶段包括对训练数据进行主成分分析（PCA）以及经典的期望最大化算法（EM）。我们使用MNIST数据库对该分类器进行了测试，并且通过每类8个组件的方式成功地将识别准确率提高到了97.87%。
     
  • 基于高斯混合模型（GMM）的聚类算法简易实现- MATLAB开发
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的简单易懂的代码示例，用于演示如何利用高斯混合模型进行数据聚类分析。适合初学者入门学习和研究应用。 这是用于聚类的高斯混合建模的一个简单实现示例。此实现旨在教育用途，并且代码编写尽可能清晰易读，而非追求高效性能。
     
  • GMM与GMR... (高斯混合模型与高斯混合回归...)
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    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。
     
  • 关于高斯混合模型(GMM)与高斯混合回归的MATLAB编程
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归的实现，涵盖理论基础、代码编写和应用实例。 高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归（GMR）的MATLAB程序可供大家学习参考，包括实例和图表。