Advertisement

GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器

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

简介：
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%。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器
    优质
    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%。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 关于高斯混合模型(GMM)与高斯混合回归的MATLAB编程
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • VB-GMM：基于变分贝叶斯的高斯混合模型选择
    优质
    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。
     
  • GMM与GMR... (高斯混合模型与高斯混合回归...)
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的高斯混合模型(GMM)及EM算法实现
    优质
    本项目利用MATLAB语言实现了高斯混合模型（GMM）及其参数估计的关键算法——期望最大化（EM）算法。通过实际数据集的应用，验证了该方法的有效性和准确性。 高斯混合模型GMM与EM算法的Matlab实现代码可供用户直接运行并查看结果，欢迎下载后进一步讨论。
     
  • GMM的高斯混合模型源代码
    优质
    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。