Advertisement

k均值、高斯混合及贝叶斯算法的MATLAB程序

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

简介：
本资源提供K均值聚类、高斯混合模型和贝叶斯分类法的MATLAB实现代码，适用于数据挖掘与机器学习课程的学习实践。 k均值-高斯混合模型-贝叶斯算法的MATLAB程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • k均值、高斯混合及贝叶斯算法的MATLAB程序
    优质
    本资源提供K均值聚类、高斯混合模型和贝叶斯分类法的MATLAB实现代码，适用于数据挖掘与机器学习课程的学习实践。 k均值-高斯混合模型-贝叶斯算法的MATLAB程序。
     
  • Matlab中的混合高斯算法程序
    优质
    本简介介绍了一段使用MATLAB编程实现的混合高斯模型算法代码。该程序适用于数据分析和模式识别等领域中对数据进行聚类分析。 基于混合高斯算法的MATLAB程序代码实现如下：该模型首先为每个像素点分别建立一个高斯分布来模拟其特征，多个这样的分布可以自适应地学习背景信息，并通过不断调整各个分布的权重来实现实时更新和建模背景。
     
  • Bayes_GMM：Python中贝叶斯高斯混合模型的应用
    优质
    Bayes_GMM是利用Python实现贝叶斯方法在高斯混合模型(GMM)中的应用，通过概率框架优化参数估计，适用于复杂数据分布的学习与聚类任务。 贝叶斯高斯混合模型（Bayes GMM）包括有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM)，这两种方法都通过折叠吉布斯采样实现。为了运行单元测试，请执行 `make test` 命令； 若要检查测试覆盖率，则使用 `make test_coverage` 命令。更多示例可以在 examples/ 目录中查看。 该代码依赖于 NumPy 和 SciPy 库。 参考文献： 如果您使用此代码，应引用以下资料：H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“利用固定维度声学嵌入进行语音片段的无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 代码中还引用了以下内容：KP Murphy, Conjugate Bayesian Analysis of the Gaussian Distribution, 2007。
     
  • 多类分类的高斯朴素贝叶斯算法_ MATLAB
    优质
    本文章介绍了一种基于MATLAB实现的针对多类别数据集优化的高斯朴素贝叶斯算法。通过该方法，能够有效地处理连续型特征的数据分类问题，并提供了详细的代码示例和应用案例。 Naive-Bayes-classification是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。该方法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域应用广泛。通过计算给定条件下各个类别的概率，并选择具有最高概率的那个类别作为预测结果。这种方法简单且易于实现，在处理高维数据时尤其有效。
     
  • 贝叶斯拟合包：贝叶斯拟合
    优质
    贝叶斯拟合包：贝叶斯拟合提供了一套基于贝叶斯统计理论的数据分析工具，适用于参数估计与模型选择，特别在不确定性量化方面表现卓越。 BayesicFitting自述文件 用于模型拟合和贝叶斯证据计算的软件包。 什么是新的。 2020年10月23日版本2.6.0： - 新类别：PhantomSampler； 引擎，资源管理器，WalkerList中的改编 - 重组NestedSampler以适应PhantomSampler - PhantomSampler的测试 2020年11月6日版本2.6.1： - 复合模型中令人困惑的str方法得到改进 - 修复BasicSplinesModel中的参数问题
     
  • 贝叶斯曲线拟合：基于贝叶斯推理的算法
    优质
    贝叶斯曲线拟合是一种利用贝叶斯统计理论进行曲线估计的方法。该方法通过将先验知识融入模型中，可以更准确地预测数据趋势和不确定性，适用于数据分析与机器学习领域中的多种场景。 基于贝叶斯推理的曲线拟合算法：该方法利用贝叶斯统计理论进行数据建模和预测，在不确定性较高的情况下提供了一种有效的参数估计方式。通过考虑先验知识，这种方法能够更加灵活地适应不同的应用场景，并且在处理复杂非线性关系时表现出色。
     
  • FullFlexBayesNets.rar_动态贝叶斯网络_Bayesian Network_改进贝叶斯算法_贝叶斯算法
    优质
    本资源包提供了一种名为FullFlexBayesNets的动态贝叶斯网络（DBN）技术，它对传统贝叶斯网络进行了优化与扩展。该方法旨在增强模型灵活性和适应性，适用于复杂数据驱动场景下的预测建模及决策支持系统。 动态贝叶斯网络算法的计算与改进包括了具体的测试例子来验证其有效性和适用性。
     
  • EM算法Matlab代码-GMI：高斯混合插值
    优质
    本项目提供了一种基于EM算法和GMM模型的Matlab实现，用于执行高斯混合插值（Gaussian Mixture Interpolation, GMI），适用于数据点间平滑过渡的需求。 这段文字描述了一个基于高斯混合模型（GMM）的插补算法在MATLAB中的实现方法，称为EM算法与GMI相结合的方法。在这个过程中，在每次迭代中，通过使用当前迭代得到的模型参数来估计缺失值，其中数据集里的缺失值用NaN表示。可以通过运行ScriptDemo.m文件查看示例代码的效果，并且该程序依赖于NetLab工具箱。
     
  • MATLAB开发——贝叶斯回归混合模型
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行贝叶斯回归混合模型的开发，旨在探索该模型在数据分析中的应用潜力及其优势。通过结合贝叶斯统计方法和混合模型框架，该项目致力于提高预测准确性和模型灵活性。 在Matlab环境下开发贝叶斯回归混合模型，用于处理包含噪声和离群值的实值输入输出数据聚类问题。采用Matlab对象实现相关功能。
     
  • 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。