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搜索资源列表

  1. GMM高斯混合模型聚类算法

  2. 实用的高斯混合模型的库，附带封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF，适合图像处理方面训练实用

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：233472
    • 提供者：whuruan

  1. EM算法进行高斯混合模型聚类

  2. 用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-19
    • 文件大小：364544
    • 提供者：chenduanjin

  1. em算法 高斯混合模型

  2. 一个利用em算法，求解高斯混合模型的聚类源程序！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：liysguyan

  1. 高斯混合模型之代码实现（matlab版）

  2. 高斯混合模型的代码实现，matlab版本易读

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-09-07
    • 文件大小：2048
    • 提供者：u014019842

  1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立

  2. 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（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（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，输入一个样本x，即

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-10-09
    • 文件大小：244736
    • 提供者：issac12138

  1. GMM高斯混合模型聚类

  2. Purdue大学一个教授写的高斯混合模型的库，附带有我封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-12-10
    • 文件大小：233472
    • 提供者：run_2000

  1. 高斯混合聚类算法实现C++

  2. 简单实用的高斯混合聚类算法，适合初学者，方便好用！

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-23
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_40264395

  1. 高斯混合聚类算法的python实现

  2. 对西瓜书高斯混合聚类算法的实现，最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来，读者可以稍加修改)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_21395195

  1. 经典聚类算法python实现

  2. 包括K-Means，二分K-Means算法，谱聚类算法，高斯混合聚类算法等常用聚类算法实现，并且有注释解释代码、

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-09
    • 文件大小：61440
    • 提供者：hx14301009

  1. 基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法

  2. 借助图像处理技术及特征提取方法,提出了基于变换域与高斯混合模型聚类的煤岩识别方法。采用离散余弦变换和离散小波变换分别提取煤岩图像的内容和纹理信息,组成的特征向量经过高斯混合模型聚类进行分类识别。通过仿真分析,有效获得煤岩图像的主要特征,提高了识别准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：274432
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法

  2. 针对煤矿井下复杂环境中无线信号的非视距传播导致RSSI定位算法存在测距误差大及定位结果不准确的问题，提出了一种基于改进高斯混合滤波的矿井加权质心定位算法。首先根据最大期望算法对未知节点的相应RSSI测量数据进行聚类，将它们划分为多个高斯概率密度函数模型；然后根据数据特征，利用赤池信息量准则对采样数据进行优化，得到精确的测量值；最后计算未知节点的初始坐标，将未知节点初始坐标和真实坐标间的误差值作为权值因子，结合质心定位算法计算得到未知节点的最终坐标，实现目标定位。仿真与实验结果表明，该定位算法可实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：751616
    • 提供者：weixin_38653878

  1. 基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型.pdf

  2. 为了客观、有效的评价交通拥堵的程度, 采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量, 针对交通流速 度变量存在混合分布的特点, 建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型, 并将EM 算法运用于模型求解, 通过 对速度变量的聚类分析, 以判别交通状态, 评价交通拥堵程度。上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表 明: 模型可以客观分析交通流的混合分布, 有效评价交通拥堵。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-08
    • 文件大小：289792
    • 提供者：ofourier

  1. 高斯混合模型（GMM）

  2. 文章目录原理算法实验生成数据高斯混合模型利用高斯混合模型聚类画出概率密度函数 原理 有空再更新吧 算法 实验 生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_clusters(): mean1 = [0,0] cov1 = [[1,0],[0,10]] data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100) mean2 = [10,1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38705788

  1. (五)OpenCV图像分割_03_GMM(高斯混合模型)数据分类_机器学习

  2. 数据聚类 图像分类 高斯混合模型(GMM) 高斯分布与概率密度分布(PDF) 初始化 跟K-Means相比较，属于软分类(随机概率) 实现方法:期望最大化(E-M) 停止条件:收敛 样本数据训练与预言 #include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int argc, char** argv) { Mat src(500, 500, CV_8UC3); R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：86016
    • 提供者：weixin_38640984

  1. 基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法

  2. 基于高斯混合EM聚类的多编队航迹起始方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：485376
    • 提供者：weixin_38631454

  1. 基于免疫克隆选择的半监督高斯混合模型聚类算法

  2. 基于免疫克隆选择的半监督高斯混合模型聚类算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：400384
    • 提供者：weixin_38715721

  1. 磁共振图像中脑组织分割的多网格非局部高斯混合模型

  2. 我们提出了一种基于区域和非局部信息的新颖分割方法，以克服图像强度不均匀性和噪声在人脑磁共振图像中的影响。 考虑到大脑图像中不同组织的空间分布，我们的方法不需要针对强度不均匀性和噪声进行预先估计或预先校正的过程。 为了减少噪声的影响，提出了一种基于非局部信息的高斯混合模型（NGMM）。 为了减少强度不均匀性的影响，提出了一种多网格非局部高斯混合模型（MNGMM）来分割使用新的多网格生成方法生成的每个不重叠的多网格中的脑部MR图像。 因此，提出的模型可以同时克服噪声和强度不均匀性的影响，并将2D和3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38559569

  1. 基于半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法

  2. 提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法.通过构造高斯混合模型核SVM分类器提供未标示样本信息,使得SVM算法在学习标示样本信息的同时,能够兼顾整个训练样本集合的聚类假设.实验部分将该算法同传统SVM算法、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行分类性能比较,结果证明该算法在拥有较少标示样本训练的情况下分类性能也有所提高且具有较高的鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：807936
    • 提供者：weixin_38697123

  1. ClusterR：高斯混合模型，k均值，mini-batch-kmeans和k-medoids聚类-源码

  2. ClusterR：高斯混合模型，k均值，mini-batch-kmeans和k-medoids聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：505856
    • 提供者：weixin_42127835

  1. 基于高斯混合模型的遥感数字图像增强

  2. 遥感图像受云雾影响对比度低，为了提高图像质量保留图像细节，提出了一种基于高斯混合模型的遥感图像增强算法。应用1×3滤波器平滑原图像的直方图再用期望最大化(EM)算法对直方图进行拟合，获取高斯混合模型的聚类最优参数，并根据聚类的有效交点将直方图分区。由高斯参数确定输出图像所属聚类的映射关系，得到最终的增强图像。实验结果表明，该方法能自适应确定最佳聚类个数，提高直方图拟合的运算速度，平均处理时间提高到0.37 s，在相关信息熵和纹理信息等的客观评价中，增强结果明显优于传统方法。有效地提高了遥感图像的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38681218
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