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基于Matlab的高斯混合聚类实现

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简介：
本项目利用MATLAB编程环境实现了高斯混合模型(GMM)的聚类算法，旨在为数据集提供高效的分类解决方案。通过该工具可以便捷地进行数据分析和模式识别。 使用Matlab实现高斯混合聚类，并以鸢尾花数据集为例进行演示。最终结果将以绘制的聚类图和高斯混合图的形式展示出来。

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  • 基于Matlab的高斯混合聚类实现
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    本项目利用MATLAB编程环境实现了高斯混合模型(GMM)的聚类算法，旨在为数据集提供高效的分类解决方案。通过该工具可以便捷地进行数据分析和模式识别。 使用Matlab实现高斯混合聚类，并以鸢尾花数据集为例进行演示。最终结果将以绘制的聚类图和高斯混合图的形式展示出来。
     
  • 基于GMM的高斯混合模型聚类
    优质
    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。
     
  • Python中高斯混合聚类算法的实现
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    本文章介绍了如何在Python中使用高斯混合模型进行数据聚类的具体步骤与实践方法，适合对机器学习和数据分析感兴趣的读者。 对西瓜书中的高斯混合聚类算法进行实现后，最终效果与书中展示的一致（ps：在初始化混合模型的过程中完全遵循了西瓜书的指导方法，读者可以根据需要稍作调整）。
     
  • 基于Python的k-means聚类与混合高斯模型实现.zip
    优质
    本资料包提供了一个使用Python语言实施k-means聚类算法和混合高斯模型的教程及代码示例。适合机器学习入门者深入理解无监督学习方法。 该方法基于欧氏距离将最接近的一系列点划分为一个聚类。在实际应用中，首先随机选取空间内的K个点作为初始的聚类中心，然后每个数据点根据其最近的聚类中心进行分类。接下来，在每次迭代过程中重新计算每个聚类的新中心（即该类别所有点坐标的平均值），并依据新的中心对数据点再次划分。重复上述过程直至所有的点不再改变所属的聚类或者达到预设的最大迭代次数为止。当设定不同的迭代次数为0、5和10时，可以得到相应的结果。 详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • 基于高斯混合模型（GMM）的聚类算法简易实现- MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • Python中实现K-Means聚类与混合高斯模型
    优质
    本文介绍了在Python环境下使用机器学习库实现经典的K-Means聚类算法以及较为复杂的混合高斯模型的方法和步骤。 这段内容提供了一个学习资源，包括源代码、数据集和实验报告，用于实现Python中的k-means聚类方法和混合高斯模型。这些材料可供学习使用。
     
  • 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MATLAB的GMM代码-高斯混合模型在聚类中的应用
    优质
    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。
     
  • 使用Python实现k-means聚类及混合高斯模型【100011737】
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    本课程将深入讲解如何利用Python编程语言实施K-means聚类算法和混合高斯模型，帮助学员掌握数据科学中的关键技能。通过实践项目，学习者能够更好地理解这些技术的应用场景及其优势。 实现k-means算法和混合高斯模型（GMM），并用EM算法估计模型中的参数。GMM的实现较为复杂且推导繁琐，在各种数据集上都能取得良好的效果，但收敛速度较慢；而k-means算法则相对容易理解和实现，在简单数据集上的收敛速度快一些。