下面是一个简单的实现GMM算法的C语言代码: c include <stdio.h> include <stdlib.h> include <math.h> define N 100样本数量 define K 3高斯分布数量 double data[N][2];样本数据 double mu[K][2], sigma[K][2][2];高斯分布参数 double weight[K];高斯分布权重 void init_params() { 初始化高斯...
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...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称 GMM)是一种用于概率建模和数据聚类的统计模型。它是由多个高斯分布组成的混合模型,每个高斯分布对应一个聚类簇。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...
高斯混合模型是一种概率模型,它假设所有数据点都是从具有未知参数的高斯分布的混合中生成的。 高斯混合模型可用于聚类,这是将一组数据点分组为聚类的任务。GMM可用于在数据集中可能没有明确定义的集群中查找集群。此外,GMM可用于估计新数据点属于每个集群的概率。高斯混合模型对异常值也相对稳健,这意味着即使有一些数据...
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 ...
理解GMM-MMI 、、 在研究高斯混合模型和期望最大化算法的同时,我也遇到了一些针对EM算法局限性的“鉴别训练”的研究。特别是,使用最大限度的相互信息是相当普遍的。我理解最大化相互信息背后的基本思想;然而,我找不到任何来源给出估计均值、方差、混合参数和预测标签所涉及的方程式。请你把它们连同解释一起说出来好...
下面是一个完整的使用python实现GMM声音识别的代码示例: fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture# 加载训练数据集defload_train_data():# TODO: 加载训练数据集的代码pass# 加载测试数据集defload_test_data():# TODO: 加载测试数据集的代码pass# 数据预处理defpreprocess_data(data):# TODO: 数据预处理的代码pa...
GBDT分类的原理及Python实现 GBDT原理及利用GBDT构造新的特征-Python实现 Python+GBDT算法实战——预测实现100%准确率 xgboost之近似分位数算法(直方图算法)详解 EM(期望最大化) 人人都懂的EM算法 EM算法入门文章 高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型与EM算法的数学原理及应用实例 高斯混合模型(GMM) 马尔科夫决策过程...
机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现 本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等。最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和...
采用标准C语言实现:MFCC参数提取,K-means聚类,GMM建模及识别。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:7 积分 电信网络下载 forbee 2018-11-30 19:06:20 评论 无法编译成功啊junjunjunjunjuna 2016-12-20 17:07:59 评论 可以运行,但是提取声音会提取失败,再研究研究...