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...
b=np.array(gmm.means_) c=np.array(gmm.covariances_) print("调用机器学习中的GaussianMixture混合函数求解方法得到的结果!") print("权重: ",a.reshape(1,-1)) print("均值: ",b.reshape(1,-1)) print("协方差:",c.reshape(1,-1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1...
int response = cvRound(em_model->predict2(sample, noArray())[1]); Scalar c = colors[response]; result.at<Vec3b>(row, col)[0] = c[0]; result.at<Vec3b>(row, col)[1] = c[1]; result.at<Vec3b>(row, col)[2] = c[2]; } } printf("execution time(ms) : %.2f\n", (...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM) 1. 高斯混合聚类 多元高斯分布概率密度函数: 1.1 其中是维均值向量,是协方差矩阵。 定义高斯混...
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...
本文收录于 我学过的统计学系列给定一组观测数据 T = \{x_1, x_2, \cdots, x_N\} ,其中 x_i \in R^n 为 n 维实数向量。我们假设这组观测数据由一个混合高斯分布产生,即 p(x; \Theta) = \sum_{k=1}^{K}\alpha_k \…
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布(高斯分布),当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。 当数据明显无法使用一个正态分布拟合的时候,这时候我们就需要推广到多个正态分布的叠加,然后进行数据的拟合,这就是所谓的...
kmeans.predict(data)frame = pd.DataFrame(data)frame['cluster'] = predframe.columns = ['Weight','Height','cluster']#plotting resultscolor=['blue','green','cyan','black']forkinrange(0,4):data= frame[frame["clu...
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 ...