基于PCA 和GMM 的图像分类算法 下载积分: 1000 内容提示: - 1951 -0引言根据图像的内容把图像划分为不同的类别一直是计算机视觉研究领域的一个难点。 图像分类的研究主要集中在以下两个方面: ①图像高层特征的提取, 如用边缘检测技术和形状描述技术来获取图像的属性; ②图像底层特征的提取,如颜色、 文理、 形状...
异常检测随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键.文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法.首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用...
基于PCA和GMM的图像分类算法 维普资讯 http://www.cqvip.com
随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键.文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法.首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用GMM对降维...
使用混合高斯模型 GMM,计算如下数据点的聚类过程: Data=np.array([1,2,6,7]) 均值初值为: μ1,μ2=1,5 权重初值为: w1,w2=0.5,0.5 方差: std1,std2=1,1 K=2 10 次迭代后数据的聚类标签是多少? 采用python代码实现: fromscipyimportstatsimportnumpyasnp#初始化数据Data=np.array([1,2,6,7])...
针对支持向量机(SVM)输入参数不能充分利用高斯混合模型(GMM)均值、方差、权重所携带的说话人信息,而导致与文本无关话者确认系统性能下降的问题,本文结合GMM的均值、方差、权重,提出一种新的、基于自适应后GMM的,SVM模型输入特征提取方法。在NIST 06语音数据库上的实验表明,本方法将等误识率(EER)从高斯混合模型-通...
25-02-3 16:38 发布于 泰国 来自 PondPhuwin超话 PondPhuwin超话#pondphuwin# gmm大楼生日应援 û收藏 2 4 ñ30 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... Ü 简介: 纯恨战士炮轰全世界 更多a 微关系 她的关注(182) skyw0ng 冻干甜橙片...
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Learn more OK, Got it.Pouya Shaterzadeh · Linked to GitHub· 11h ago· 144 views arrow_drop_up1 Copy & Edit1 more_vert Customer Segmentation: 2D/3D PCA & UMAP & GMMNotebookInputOutputLogsComments (0)comment 0 Comments Hotness
李小明目前担任天津市同辉博创网络科技发展有限公司、天津市联众达计算机配件经营部等6家企业法定代表人,同时在6家企业担任高管,包括担任天津市同辉博创网络科技发展有限公司执行董事,经理,天津奥连锐科科技发展有限公司监事;二、李小明投资情况:李小明目前是天津市同辉博创网络科技发展有限公司直接控股股东,持股比例为80%...