由于迭代规则容易实现并可以灵活考虑隐变量,EM算法被广泛应用于处理数据的缺测值 ,以及很多机器学习(machine learning)算法,包括高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的参数估计。 3.MATLAB核心程序 z1 = gaussian2D(gridX, mu1, sigma1); z2 = gaussian2D(gridX...
5) 检查极大似然函数是否收敛,若收敛,输出当前的\mu_{k},\Sigma_{k}和\alpha_{k};否则,返回步骤2)。 本文的MATLAB代码如下: 一维数据: clear all clc close all samples = [normrnd(5,2,[1000,1]);normrnd(0,1,[1000,1])];%这里的sigma是标准差standard deviation D=size(samples,2); N=size(...
【fitgmdist函数,只有在最新版本里才这么用,之前的版本称为:gmdistribution.fit,当然其在MATLAB里调用方式也不一样】 在MATLAB中输入:hlep gmdistribution,或者输入:help fitgmdist函数可以查看此函数的帮助文档,并且帮助文档中会给出部分例子。下面为对这个函数的介绍: gmdistribution.fit(高斯混合参数估计) 注意 fit将...
MATLAB 高斯混合模型代码 高斯混合模型参数 高斯混合模型(GMM)参数优化及实现 1 高斯混合模型概述 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。类似于聚类,根据高斯概率密度函数(PDF,见公式1)参数的不同,每一个高斯模型可以看作一...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 GMM,高斯混合模型,也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确...
GMM高斯混合模型的EM算法参数估计matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 GMM,高斯混合模型,也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、...
高斯混合模型GMM的MATLAB仿真程序 高斯混合模型 em Mixtures of Gaussian 这一讲,我们讨论利用EM (Expectation-Maximization)做概率密度的估计。假设我们有一组训练样本x(1),x(2),...x(m),因为是unsupervised的学习问题,所以我们没有任何y的信息。 我们希望利用一个联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i))...
简介:GMM高斯混合模型的EM算法参数估计matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 GMM,高斯混合模型,也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音...
end 三、运行结果 四、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理(第3版)[M].清华大学出版社,2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社,2019.
在Matlab中,通过使用统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox),可以轻松地实现混合高斯模型的建模和应用。本文将介绍混合高斯模型的基本概念、建模方法和实际应用,并通过示例演示Matlab工具箱的使用。 1.混合高斯模型的基本概念 混合高斯模型是由若干个高斯分布组合而成的概率模型,每个高斯分布被称...