GMM的聚类方法基于概率密度函数,通过最大化每个数据点的概率来拟合模型。GMM的目标是找到最佳的模型参数,以便在给定数据的情况下,能够最好地表示数据的生成过程。 在实现上,GMM通常采用EM(ExpectationMaximization)算法进行迭代优化。EM算法通过反复迭代来最大化对数似然函数的值,以找到模型参数
迭代:重复E步和M步,直到模型参数收敛。 三、OpenCV中的GMM实现 OpenCV提供了基于GMM的期望最大化(EM)算法实现,以下是具体步骤和代码示例。 3.1 数据聚类代码示例 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/ml.hpp>#include<iostream>intmain(){// 生成随机数据cv::Mat samples=cv::Mat::zeros(100,2,CV...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)聚类方法是一种经典的聚类算法,通过将数据集建模为一组高斯分布的线性组合来实现聚类。该方法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域中被广泛应用。本文将探讨GMM聚类方法的出处、理论原理和实际应用。 一、GMM聚类方法的提出和发展 GMM聚类方法最早由Arthur P.Dempster等人于...
5.05-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类是深度学习!【OpenCV图像分割】不愧是全网最强OpenCV教程!从底层源码到项目实战逐一讲解透彻!——(人工智能、深度学习、神经网络)的第5集视频,该合集共计16集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
的统计分布,具有优越的计算性能,且能拟合任意连续分布,本文提出一种基于 GMM 的空调机组多未知模态辨识方 法. 仿真试验结果表明,GMM聚类方法在空调机组运行模态辨识中具有较高的准确性与可靠性. 关键词: 空调机组; 运行模态; 高斯混合模型; 辨识方法 中图分类号: TP23 文献标识码: A 文章编号: 03722112(2014)...
专利摘要显示，本发明公开一种GMM聚类和神经网络混合的模型结构逆向方法，包括以下步骤：S1、采集神经网络模型在嵌入式设备上不同输入、不同权重条件下的功率数据及其他多模态物理信号数据；S2、对采集到的数据进行统计分析，计算均值、中位数、标准差、四分位数、四分位数差值、变异系数统计量；S3、利用主成分分析(...
本发明公开了一种Hadoop框架下高维海量数据GMM聚类方法,主要针对已有聚类算法的不足,将海量数据的聚类问题架构在分布式平台上,用于高维、海量数据的聚类。其实现步骤是:1、组建局域网;2、建立Hadoop平台;3、上传数据到集群;4、初始聚类;5、计算各聚类的参数和判别函数;6、判断聚类是否完成;7、重新聚类;8、计算新聚类...
对MFCC进行GMM聚类的汉语数字识别方法
1.一种基于δ-GMM聚类算法的用户通讯服务套餐智能推送方法,其特征在于,所述方法包括:S1,提取消费用户的信息进行整理形成样本集以及确定聚类个数;S2,根据改进的高斯混合聚类算法对用户进行聚类,所述高斯混合聚类算法中引入δ更新规则,对每一轮迭代后每一簇的个体的后验概率进行去离散化;S3,根据聚类结果构建移动套餐智...
百度试题 结果1 题目以下哪个不是聚类方法:( ) A. GMM B. LDA C. DBSCAN D. TPLINK 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏