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VB-GMM：基于变分贝叶斯的高斯混合模型选择

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本文介绍了VB-GMM算法，一种利用变分贝叶斯方法进行参数估计和模型选择的高斯混合模型技术，有效提升了复杂数据分布的学习与表示能力。 VB-GMM是一种基于变分贝叶斯方法的高斯混合模型选择技术。

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  • VB-GMM：基于变分贝叶斯的高斯混合模型选择
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    本文介绍了VB-GMM算法，一种利用变分贝叶斯方法进行参数估计和模型选择的高斯混合模型技术，有效提升了复杂数据分布的学习与表示能力。 VB-GMM是一种基于变分贝叶斯方法的高斯混合模型选择技术。
     
  • 基于Matlab实现的高斯混合模型变分贝叶斯推理模拟.zip
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    本资料包提供了一个使用Matlab编写的程序，用于模拟和演示高斯混合模型中的变分贝叶斯推理过程。通过该工具，用户能够深入理解变分推断技术在处理复杂数据集时的应用及其原理机制。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，详细介绍相关内容，请参考主页搜索博客中的文章。 适合人群：本科和硕士研究生科研学习使用。 博主介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有合作意向，请私信联系。
     
  • Bayes_GMM：Python中贝叶斯高斯混合模型的应用
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    Bayes_GMM是利用Python实现贝叶斯方法在高斯混合模型(GMM)中的应用，通过概率框架优化参数估计，适用于复杂数据分布的学习与聚类任务。 贝叶斯高斯混合模型（Bayes GMM）包括有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM)，这两种方法都通过折叠吉布斯采样实现。为了运行单元测试，请执行 `make test` 命令； 若要检查测试覆盖率，则使用 `make test_coverage` 命令。更多示例可以在 examples/ 目录中查看。 该代码依赖于 NumPy 和 SciPy 库。 参考文献： 如果您使用此代码，应引用以下资料：H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“利用固定维度声学嵌入进行语音片段的无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 代码中还引用了以下内容：KP Murphy, Conjugate Bayesian Analysis of the Gaussian Distribution, 2007。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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%。
     
  • 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。
     
  • GMM的高斯混合模型源代码
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    本代码实现了一个基于Python的数据分析工具，用于构建和训练GMM（高斯混合模型），适用于聚类、概率估计等任务。 高斯混合模型GMM的源代码包括使用numpy实现和sklearn实现两个版本，并且无需安装其他依赖包。
     
  • 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。
     
  • C++中的GMM: 高斯混合模型实现
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    本文介绍了在C++编程语言中如何实现高斯混合模型（GMM），为读者提供了一个基于统计学原理的数据分析工具。通过详细讲解和代码示例，帮助读者理解和应用这一强大的机器学习算法。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个正态分布的组合生成的。在机器学习与模式识别领域中，GMM被广泛应用于聚类、概率密度估计以及语音识别等多个场景之中。C++作为一种强大的系统级编程语言，在实现GMM时表现出色，因为它能够提供高效的内存管理和多线程支持。 以下是关于高斯混合模型（GMM）的基本概念： 1. **成分**：在GMM中包含K个正态分布，每个这样的分布被称为一个成分。 2. **权重**：每一个成分都分配了一个权重值，该数值表示了其在整个模型中的贡献程度。 3. **均值**：每个高斯分布都有自己的平均值（即中心位置）。 4. **协方差矩阵**：用于描述每种正态分布的形状和方向。对于一维数据而言是方差，而对于多维数据则是对角线元素代表各维度上的方差，而非对角线元素则表示不同维度间的相互关系。 GMM训练模型的过程包括以下几个步骤： 1. **初始化**：随机选择K个初始均值及对应的协方差矩阵，并分配相应的权重。 2. **E步骤（期望计算）**：通过计算每个样本属于各个高斯分布的概率来完成责任的分配，即后验概率确定。 3. **M步骤（最大化更新）**：根据上一步骤得出的责任分配结果，对每一种成分的均值、协方差矩阵及权重进行调整以使模型更好地匹配当前数据集。 4. **迭代过程**：重复执行E步骤和M步骤直到满足预设条件为止。 在使用C++语言实现GMM时需要考虑以下几点： 1. 数据结构设计：可以创建类或结构体来表示高斯分布，包括权重、均值以及协方差矩阵等属性。 2. 矩阵操作库：推荐使用如Eigen这样的线性代数库来进行复杂的计算任务，例如逆矩阵的求解、特征向量和协方差矩阵的生成等。 3. 优化技巧：建议采用智能指针（比如std::shared_ptr）进行内存管理，并且在多线程环境中利用互斥锁来确保并发安全。 4. 算法优化：可以在E步骤与M步骤中使用累积概率计算方法以提高效率，避免每次迭代时重复地对所有样本的后验概率重新计算。 5. 收敛检测：明确设定适当的收敛条件，比如连续N次迭代参数变化量小于某一阈值或似然度提升幅度低于某个预设水平。 在GMM-master项目中可以找到一个完整的C++实现示例，其中包括训练模型、预测新样本所属的高斯分布及如何利用GMM进行数据聚类等功能。通过研究该项目的源代码能够帮助深入了解GMM的工作机制以及怎样使用C++高效地构建这一模型。此外，该项目可能还包含了一些测试用的数据集和案例以供验证程序的有效性和性能表现。