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该文档探讨了基于EM算法和Gibbs抽样的污染模型的参数估算方法。

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简介：
基于EM算法以及Gibbs抽样方法构建的污染模型参数估算。该研究深入探讨了EM算法和Gibbs抽样结合使用的污染模型在参数估计方面的应用，旨在提升模型参数的准确性和可靠性。

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    简介：本文探讨了利用期望最大化（EM）算法优化高斯混合模型(GMM)参数的方法，深入分析其在模式识别和数据聚类中的应用。 高斯混合模型基于EM算法实现，并适用于任何形状的高斯分布。该模型仅依赖于STL和Eigen3库，并通过单个C++头文件提供支持。 此模型具备自动确定所需高斯数量的功能，可根据AIC、AICC或BIC准则进行优化选择。它还使用kmeans ++算法来初始化中心点位置，并且能够处理任何形式的高斯函数（包括是否采用SVD计算伪逆和满秩矩阵）。任何支持C++11标准的编译器都可以顺利编译该代码，对于gcc用户，请在编译时指定-std=c++11选项。如果启用OpenMP，则还需添加-fopenmp标志。 尽管本项目利用了许多C++ 11特性编写而成，但若需兼容较低版本的编译环境进行修改也相对容易实现。 示例用法可在Source.cpp文件中找到，测试数据则位于Release\data目录下。有关更多详细信息，请参考Source.cpp和GaussianMixture.h文件内容。如果有任何问题或疑问，欢迎随时联系我寻求帮助。
     
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