利用EM算法进行GMM高斯混合模型聚类，并以MATLAB仿真展示聚类过程，同时提供动态显示EM估计过程、代码仿真和操作视频。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
1. **领域**：该项目涉及MATLAB平台，并采用基于期望最大化（EM）算法的高斯混合模型（GMM）聚类算法。 2. **内容**：本项目着重于模拟基于EM算法的GMM高斯混合模型聚类过程，并通过MATLAB仿真实现，并提供动态展示EM估计过程的仿真操作视频以及相应的代码。 3. **应用价值**：该程序主要用于辅助基于EM算法的GMM高斯混合模型聚类算法的学习和编程实践。 4. **目标用户群体**：本资源适用于具备本硕博等研究学习背景的学习者。 5. **运行建议**：建议使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。在执行过程中，请务必确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口指向当前工程的工作目录。为了更清晰地理解操作流程，请参考提供的操作录像视频进行配合操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于EM算法的GMM高斯混合模型聚类及EM估计过程的Matlab仿真与动态展示+代码操作视频

优质

本项目通过Matlab实现并展示了基于EM算法的高斯混合模型（GMM）聚类方法，包括参数估计和模型训练，并提供详细的代码操作视频教程。领域：MATLAB 内容：基于EM算法的GMM高斯混合模型聚类过程在MATLAB中的仿真，包括动态显示EM估计的过程以及代码仿真的操作视频。用处：适用于学习如何使用EM算法进行GMM（高斯混合模型）聚类编程。指向人群：本科、硕士和博士等各类教研人员及学生均可使用。运行注意事项： - 请确保使用MATLAB 2021a或更高版本。 - 运行项目中的Runme_.m文件，避免直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。具体操作细节可参考提供的视频教程进行学习和实践。

基于EM算法的GMM高斯混合模型Matlab仿真及聚类结果展示+对数边际似然迭代过程代码操作视频

优质

本项目通过MATLAB实现基于EM算法的高斯混合模型（GMM）进行数据聚类，并展示了对数边际似然值随迭代次数的变化。包含详细的操作视频和源代码，便于学习与实践。本项目涉及基于EM算法的GMM高斯混合模型在Matlab中的仿真实现。主要内容包括输出聚类结果以及对数边际似然迭代过程，并附有代码操作视频供参考。该项目适用于学习如何使用编程语言进行EM算法及GMM高斯混合模型的相关编程，适合本科、硕士和博士等不同层次的教研人员或学生使用。在运行项目时，请注意以下几点： 1. 使用Matlab 2021a或者更高版本。 2. 运行文件中的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。 3. 确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程的所在路径。具体操作步骤可参考提供的视频教程。

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-GMM-Clustering:简化版EM算法在高斯混合模型聚类中的应用与展示

优质

本项目利用MATLAB实现简化的期望最大化(EM)算法，应用于高斯混合模型(GMM)的聚类分析中，直观展现其分类效果。关于如何使用EM算法进行高斯混合模型（GMM）聚类的MATLAB代码实现以及简单的可视化方法：您可以通过调整`datapath`变量来加载不同的数据集，并通过更改K值来自定义群集的数量。特别值得一提的是，该过程包含了一个交互式的绘图功能，允许用户选择特定分布以生成相应的数据。

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。

基于EM算法的高斯混合模型参数估计-MATLAB仿真与代码讲解视频

优质

本视频详细讲解并演示了利用MATLAB实现基于期望最大化(EM)算法进行高斯混合模型(GMM)参数估计的过程，包含完整代码解析。领域：MATLAB 内容：通过EM算法估计高斯混合模型参数的MATLAB仿真及代码操作视频。用处：用于学习使用EM算法来估计高斯混合模型参数的相关编程知识。指向人群：适用于本、硕、博等不同层次的教学与研究工作中的学习者和研究人员。运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行仿真时，请执行文件夹内的Runme_.m脚本，而非直接调用子函数文件。 - 在进行代码操作前，请确认MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。有关具体的操作步骤可以参考提供的视频教程。

一维与二维GMM模型的EM算法参数估计及Matlab仿真+操作视频

优质

本文探讨了一维和二维高斯混合模型（GMM）中期望最大化（EM）算法的应用，并通过MATLAB进行了详细的仿真分析，同时提供了操作视频教程。领域：MATLAB与EM算法内容介绍：基于期望最大化（EM）算法的一维高斯混合模型（GMM）及二维GMM的参数估计进行了MATLAB仿真，并附有操作视频。用途：适用于学习如何使用编程实现EM算法的相关知识。目标人群：此资源适合本科生、研究生以及博士生在科研和教学过程中进行参考与实践。运行须知： - 请确保您使用的MATLAB版本为2021a或更新； - 在测试时，请通过执行Runme_.m脚本段落件来启动仿真，而非直接调用子函数； - 确保MATLAB左侧的当前工作目录窗口显示的是包含所有相关代码及数据集的工作路径。此外，观看配套的操作视频将有助于更好地理解和操作整个流程。

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。

EM算法MATLAB代码-GMM实现：适用于不同形状高斯混合模型的EM算法实现

优质

本资源提供了一个用MATLAB编写的程序，用于实现高斯混合模型(GMM)中的期望最大化(EM)算法。该工具可以处理多种形状参数的GMM，为用户研究和应用提供了便利。该代码实现了EM算法以适应MATLAB中的高斯混合模型，并使用样本数据进行处理。此数据集包含三个类别，每个类别有1000个观察值；每项观察有两个特征。数据文件将观测作为行显示，其元素为第一和第二列，类标签则在第三列中。代码中，“class1”代表“蓝色”，“class2”对应于“红色”，而“class3”表示“绿色”。每个类别被分为两组：一组用于训练，另一组用于测试。运行程序时只需执行run.m文件即可开始处理过程。用户可以调整参数以确定高斯数量和期望最大化的迭代次数。“EM.m”函数通过设置“gaussCase”参数来决定协方差矩阵的类型（球面、对角线或任意）。在主流程之前，初始化混合参数α、mu及sigma值。使用k-means算法计算的聚类中心作为初始μ值；σ则被设定为2x2维恒等矩阵。由于混合参数总和需等于“1”，因此每个组件的alpha（即混合比例）均设为 1/ 组件数量。初始化所有必要参数后，EM算法开始运行，在每次迭代中进行更新处理。

高斯混合模型GMM在聚类算法中的应用

优质

本论文探讨了高斯混合模型（GMM）在数据聚类分析中的运用，展示了其如何通过概率方法有效识别和分类复杂数据集内的不同群组。网上的许多代码存在错误，尤其是广为流传的那个版本。我已经对这些代码进行了修正，并在此基础上增加了判断聚类中心是否过近的功能。如果发现两个聚类的中心距离太近，则将这两个聚类合并为一个，这更符合实际情况。