Advertisement

该代码提供了一个简单可视化的EM算法，用于高斯混合模型聚类。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过使用gmm的MATLAB代码，可以实现GMM聚类方法的简单可视化，并探索如何将期望最大化（EM）算法应用于高斯混合模型进行聚类任务。为了执行这些操作，您需要借助MATLAB环境来运行相应的代码。请务必调整`datapath`变量，以便使用不同的数据集，同时通过修改`K`变量来改变所设定的群集数量。此外，该项目包含一个引人注目的特色功能：交互式绘图界面，用户可以从中选择不同的分布曲线，从而生成并观察数据结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于EM算法的高斯混合模型聚类方法
    优质
    本研究提出一种基于EM算法的高斯混合模型聚类方法，有效提升了数据集中的模式识别和分类精度。通过模拟实验验证了该方法在复杂数据分布下的优越性能。 使用EM算法估计高斯混合模型的参数，可以实现对N维数据的聚类。
     
  • 高斯混合模型(GMM) EM聚类PPT
    优质
    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。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型Matlab代码
    优质
    本段落提供了一套使用MATLAB编写的基于期望最大化（EM）算法实现高斯混合模型(GMM)的代码。适用于聚类分析和概率建模，广泛应用于机器学习领域。 高斯混合模型（EM算法）的Matlab代码，并附有简单实例测试估计效果。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型
    优质
    简介：本研究探讨了利用期望最大化（EM）算法优化高斯混合模型参数的方法，以实现更精确的数据聚类和概率密度估计。 高斯混合模型EM算法用于通过EM算法进行参数估计。
     
  • 基于MATLAB的GMM代码-GMM-Clustering:简化版EM算法在高斯混合模型聚类中的应用与展示
    优质
    本项目利用MATLAB实现简化的期望最大化(EM)算法，应用于高斯混合模型(GMM)的聚类分析中，直观展现其分类效果。 关于如何使用EM算法进行高斯混合模型（GMM）聚类的MATLAB代码实现以及简单的可视化方法：您可以通过调整`datapath`变量来加载不同的数据集，并通过更改K值来自定义群集的数量。特别值得一提的是，该过程包含了一个交互式的绘图功能，允许用户选择特定分布以生成相应的数据。
     
  • EM算法MATLAB代码-EM_GMM：用EM算法实现高斯混合模型拟合的代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了利用期望极大（EM）算法对数据进行高斯混合模型（GMM）拟合，适用于聚类分析和概率建模。 EM算法在Matlab中的代码实现（例如EM_GMM）用于拟合高斯混合模型（GMM）。以下是使用该方法安装GMM的步骤： 函数定义：`P=trainGMM(data, numComponents, maxIter, needDiag, printLikelihood)` 参数说明： - `data`: 一个NxP矩阵，其中行代表点，列代表变量。例如N个二维点将有N行和2列。 - `numComponents`: 高斯混合模型的成分数量 - `maxIter`: 运行期望最大化（EM）算法拟合GMM的最大迭代次数 - `needDiag`：设置为1表示需要对每个组件使用对角协方差矩阵。
     
  • 关于高斯混合模型聚类中EM算法及其初始化的研究.pdf
    优质
    本文探讨了在基于高斯混合模型的聚类分析中，期望最大化(EM)算法的应用及其实现效果受初始值选择的影响。通过理论分析与实验验证相结合的方法，研究并提出了改进的初始化策略以提高聚类结果的质量和稳定性。 研究发现，EM算法在参数估计领域扮演着重要角色。该方法的核心在于通过已有的数据迭代计算似然函数，并使其收敛到一个最优值。然而，EM算法的收敛性很大程度上取决于初始参数的选择。本段落利用EM算法实现高斯混合模型聚类，并深入探讨了如何有效初始化这些参数的问题。与其它初始化策略进行比较后，文中提出了一种名为“binning”的方法用于优化EM算法的启动过程。实验结果表明，“binning”法能够显著提升EM算法在聚类任务中的表现。这项研究对改进高斯混合模型聚类技术具有重要的指导价值。
     
  • 高斯混合模型中的EM算法
    优质
    简介：本文探讨了在高斯混合模型中应用期望最大化（EM）算法的过程与原理，解释其如何有效估计模型参数。 一个使用EM算法求解高斯混合模型的聚类源程序。
     
  • Python中的GMM聚类算法(高斯混合模型)
    优质
    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。
     
  • 高斯混合模型GMM在聚类算法中的应用
    优质
    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。