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GMM与GMR的Matlab代码.zip

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简介：
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

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  • 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-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。
     
  • 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。
     
  • 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的Matlab源码
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    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。
     
  • GMM的C++代码
    优质
    这段C++代码是为GMM（高斯混合模型）设计的，实现了其核心算法和相关函数，适用于数据分析与机器学习领域中聚类分析的需求。 高斯混合模型的C++代码包含详细注释，并可以直接运行。在main函数中的data.txt文件包含了数据集，可以设置数据维度和数量。
     
  • EM算法MATLAB代码-GMR：高斯混合回归
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    本资源提供基于MATLAB实现的EM算法应用于高斯混合模型中的回归问题代码，旨在解决复杂数据分布下的预测任务。 这段文字描述了一个基于高斯混合模型（GMM）的回归算法在MatLab中的实现方法，称为GMR（高斯混合回归）。该算法使用EM（期望最大化）算法来估计输入与输出变量之间的逐步生成的GMM，并利用训练后的GMM模型进行加权条件下的高斯分布预测。此代码适用于一个或多个输出情况。可以通过运行ScriptDemo.m脚本来查看示例，但需要注意的是，这段实现依赖于NetLab工具箱的支持。
     
  • 基于GMM的风险评估-MATLAB代码: risk_assess
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    本项目利用MATLAB编写，通过高斯混合模型（GMM）进行风险评估分析。旨在提供一个灵活且强大的工具来量化和管理不确定性与潜在风险。 Wang, Allen等人在论文“使用代理人期货的学习模型对自动驾驶汽车进行快速风险评估”（arXiv预印本 arXiv：2005.13458，2020）中提出了相关方法。我们正在整理代码以便向公众展示。运行 sourcesetup.sh 脚本将创建一个虚拟环境，使您可以顺利执行代码，并通过命令 source venv/bin/activate 启用该环境。 示例文件 examples/position_risk_assessment.py 使用GMM进行位置风险评估。仍需清理的控制风险评估方法相关代码位于 /examples/control_risk_assessment 中。TreeRing 是一个独立软件包，而所有SOS风险评估相关的MATLAB代码则存放在 /risk_assess/sos_risk_assessment 文件夹中，这些代码使用了Yalmip工具。 请注意，文中未包含任何联系方式、链接或具体的技术支持信息。
     
  • 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。
     
  • Matlab用的GMM库
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    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。