基于GMM的高斯混合模型在数据四分类中的MATLAB仿真及分类结果与迭代曲线展示+操作视频

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简介：
本研究运用高斯混合模型（GMM）进行数据四分类，并通过MATLAB实现仿真，展示了分类效果和迭代过程曲线。包含详细的操作视频教程。领域：MATLAB，高斯混合模型数据分类内容：基于GMM的高斯混合模型的数据四分类的MATLAB仿真，输出分类结果和迭代曲线，并提供代码操作视频。用处：用于学习如何使用高斯混合模型进行数据分类。指向人群：适用于本硕博等教研人员的学习使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 - 运行工程中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时注意MATLAB左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 - 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频。

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基于GMM的高斯混合模型在数据四分类中的MATLAB仿真及分类结果与迭代曲线展示+操作视频

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本研究运用高斯混合模型（GMM）进行数据四分类，并通过MATLAB实现仿真，展示了分类效果和迭代过程曲线。包含详细的操作视频教程。领域：MATLAB，高斯混合模型数据分类内容：基于GMM的高斯混合模型的数据四分类的MATLAB仿真，输出分类结果和迭代曲线，并提供代码操作视频。用处：用于学习如何使用高斯混合模型进行数据分类。指向人群：适用于本硕博等教研人员的学习使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 - 运行工程中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时注意MATLAB左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 - 具体操作步骤可参考提供的操作录像视频。

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

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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。

GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器

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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

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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GMM的高斯混合模型聚类

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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。

基于MATLAB的GMM代码-高斯混合模型在聚类中的应用

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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。

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

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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GMM高斯混合模型及形态学操作的运动车辆检测MATLAB仿真+代码与视频演示

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本项目采用GMM高斯混合模型和形态学操作技术，在MATLAB环境下进行运动车辆检测的仿真研究，并提供详细的代码以及仿真结果视频演示。领域：MATLAB运动车辆检测内容：基于GMM高斯混合模型与形态学操作的运动车辆检测方法在MATLAB中的仿真及代码实现，并提供视频演示。用处：适用于学习GMM高斯混合模型以及形态学操作算法编程，适合本硕博等不同层次的教学和科研需求。指向人群：面向本科生、研究生及博士生在内的教学研究使用群体。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m主文件而非子函数文件。 - 确保当前工作路径与MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口一致。具体操作可参考附带的操作录像视频，按照演示步骤执行。

基于模糊神经网络的MATLAB数据分类仿真，展示训练前后模糊隶属函数差异、训练误差曲线及分类结果+代码操作视频

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本项目采用MATLAB实现基于模糊神经网络的数据分类，并通过视频演示训练过程中的模糊隶属函数变化和训练误差曲线。包含完整源码与操作指南。领域：MATLAB，模糊神经网络的数据分类算法内容介绍：本项目提供了一个基于模糊神经网络的数据分类的MATLAB仿真案例。它展示了训练前后的模糊隶属函数区别、训练误差曲线以及最终的分类输出结果，并附有代码和操作视频。用途说明：适用于学习如何使用模糊神经网络进行数据分类编程，适合于本科、硕士及博士等不同层次的教学与研究需求。目标人群：面向在教研活动中需要应用或深入理解模糊神经网络技术的学生和科研人员。运行指南：请确保您使用的MATLAB版本为2021a或者更新。为了顺利执行，请打开并运行文件夹内的Runme_.m脚本，而不是直接调用子函数程序。同时，在操作过程中需将MATLAB左侧的当前工作目录设置为您所处项目的路径上，具体步骤可参考提供的操作视频进行学习与实践。以上描述旨在为用户提供清晰的操作流程和指导建议以顺利完成相关实验或研究任务。