使用高斯混合模型（EM算法）的Matlab代码。-ITADN社区

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这段MATLAB代码实现了利用期望极大（EM）算法对数据进行高斯混合模型（GMM）拟合，适用于聚类分析和概率建模。 EM算法在Matlab中的代码实现（例如EM_GMM）用于拟合高斯混合模型（GMM）。以下是使用该方法安装GMM的步骤：函数定义：`P=trainGMM(data, numComponents, maxIter, needDiag, printLikelihood)` 参数说明： - `data`: 一个NxP矩阵，其中行代表点，列代表变量。例如N个二维点将有N行和2列。 - `numComponents`: 高斯混合模型的成分数量 - `maxIter`: 运行期望最大化（EM）算法拟合GMM的最大迭代次数 - `needDiag`：设置为1表示需要对每个组件使用对角协方差矩阵。

基于EM算法的高斯混合模型Matlab代码

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本段落提供了一套使用MATLAB编写的基于期望最大化（EM）算法实现高斯混合模型(GMM)的代码。适用于聚类分析和概率建模，广泛应用于机器学习领域。高斯混合模型（EM算法）的Matlab代码，并附有简单实例测试估计效果。

高斯混合模型中的EM算法

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简介：本文探讨了在高斯混合模型中应用期望最大化（EM）算法的过程与原理，解释其如何有效估计模型参数。一个使用EM算法求解高斯混合模型的聚类源程序。

EM算法在混合高斯模型中的Matlab实现代码

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本简介提供了一个基于Matlab编程环境下的EM（期望最大化）算法实现案例，专为处理混合高斯模型设计。通过迭代优化参数，该代码能够有效估计数据集中不同高斯分布的成分和特性，适用于模式识别、机器学习等领域研究者参考使用。 EM算法混合高斯模型应用的Matlab代码，包含详细注释。

高斯混合模型中EM算法的应用及MATLAB实现代码

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本文章介绍了在高斯混合模型中使用期望最大化(EM)算法的方法，并提供了详细的MATLAB实现代码供读者参考学习。本段落介绍了EM算法的原理及其在高斯混合模型中的应用，并使用Matlab进行了编程实现，评估了其性能。

基于EM算法的高斯混合模型

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简介：本研究探讨了利用期望最大化（EM）算法优化高斯混合模型参数的方法，以实现更精确的数据聚类和概率密度估计。高斯混合模型EM算法用于通过EM算法进行参数估计。

基于MATLAB的混合高斯模型EM算法实现

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本项目采用MATLAB编程语言实现了基于期望最大化(EM)算法的混合高斯模型。该算法在模式识别与聚类分析中有着广泛应用。用MATLAB实现基于混合高斯模型的EM算法，并确保代码可以直接运行且能够绘制图表。

EM算法Matlab代码-GMI：高斯混合插值

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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。

EM算法MATLAB代码-GMR：高斯混合回归

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本资源提供基于MATLAB实现的EM算法应用于高斯混合模型中的回归问题代码，旨在解决复杂数据分布下的预测任务。这段文字描述了一个基于高斯混合模型（GMM）的回归算法在MatLab中的实现方法，称为GMR（高斯混合回归）。该算法使用EM（期望最大化）算法来估计输入与输出变量之间的逐步生成的GMM，并利用训练后的GMM模型进行加权条件下的高斯分布预测。此代码适用于一个或多个输出情况。可以通过运行ScriptDemo.m脚本来查看示例，但需要注意的是，这段实现依赖于NetLab工具箱的支持。

EM算法应用于混合高斯分布的MATLAB代码

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本项目提供了一套基于MATLAB编写的代码实现，运用EM（期望最大化）算法对混合高斯分布进行参数估计。通过迭代优化过程，该程序能够有效地识别并分离复杂的多模态数据集中的各个高斯成分。适用于统计分析、模式识别等领域中涉及聚类和密度估算的任务。对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类，最终目的是确定每个样本属于哪个高斯分布，并计算出各分布的均值和方差的概率。

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使用高斯混合模型（EM算法）的Matlab代码。

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