C 语言是一种广泛应用于嵌入式系统和底层开发的编程语言。本文将介绍如何使用 C 语言实现高斯混合模型算法。 二、高斯混合模型算法原理 1. 高斯分布 高斯分布是一种连续概率分布,也称为正态分布。它的概率密度函数可以通过以下公式计算: ``` f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x - μ)^2) ...
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该...
EM算法一个很重要的应用就是可以应用于高斯混合模型. (算是给周一的考试压个题hhh) 假设我们的完全数据为 Y_i=(X_i,C_i) 并有着如下的分布: Pr(C_i=k)=\pi_k 和 X_i|C_i=k\sim N(\mu_k,\sigma_k^2) 在这里 C_i 是…
高斯混合模型是用于背景提取的方法,OpenCV的cvaux中cvbgfg_gaussmix.cpp文件根据文献An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow中提供的方法编写了高斯混合模型函数。其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。我用OpenCV使用高斯混合模型函数分以下几步: 1。需要用...
GMM的核心概念是将数据分布分解为多个独立的高斯分布，每个分布有自己的均值（[公式]）和方差（[公式]），以及混合比例系数（[公式]）。这些高斯密度通过权重加权叠加，形成整体的概率密度分布。如图(a)，(b)和(c)分别展示了不同混合状态下的概率密度和表面图。混合比例[公式] 可以进一步表示为[公式]...
GMM高斯混合模型C源码Lo**gs 上传62.26 KB 文件格式 rar 高斯混合模型 高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
C = (X'*X)./(size(X,1)-1); 总结 理解协方差矩阵的关键就在于牢记它计算的是不同维度之间的协方差,而不是不同样本之间,拿到一个样本矩阵,我们最先要明确的就是一行是一个样本还是一个维度,心中明确这个整个计算过程就会顺流而下,这么一来就不会迷茫了~ ...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称 GMM)是一种概率模型,用于对由多个高斯分布组成的数据集进行建模。它是一个多元高斯分布,由多个一元高斯分布组合而成,每个一元高斯分布表示数据集中的一个子集。高斯混合模型可以看作是多个高斯分布的加权和,其中每个高斯分布的权重表示该高斯分布在数据集中的重要性。 二、高斯...
C-高斯模型3 现在对于一个随机数,每一个点来自混合模型1概率为0.5,来自混合模型2概率为0.5,得到统计信息: 可能已经观察到:只要将信号分为前后两段分别用MLE解高斯模型不就可以?其实这个时候,已经默默地用了一个性质:数据来自模型1或2的概率为0.5,可见一旦该特性确定,混合模型不过是普通的MLE求解问题,可现实情况怎...
转载 mob64ca1414c613 4月前 8阅读 python用高斯混合模型拟合多维数据 高斯混合模型聚类算法 在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法: (1)K-means (2)Latent Dirichlet allocation (LDA) (3)Bisecting k-means python用高斯混合模型拟合多维数据 spark 机器学习 聚类 数据 转载 智能...