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高斯混合模型.R
高斯混合模型.R
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高斯混合模型
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对数据进行混合高斯模型拟合,对多模态数据能够达到较好的描述效果。
高斯混合模型参数估计,高斯混合模型参数估计的em算法,matlab
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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种概率模型,常用于统计建模,特别是用于数据聚类和密度估计。它假设数据是由多个高斯分布(正态分布)混合而成,每个观测值都有可能来自其中的一个或多个分布。在...
高斯混合模型的完整代码
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该代码是使用高斯混合模型的二分聚类来实现数据集的聚类。
基于python的改进高斯混合模型的图割算法研究源码数据库论文.docx
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"基于Python的改进高斯混合模型的图割算法研究" 摘要:本文研究基于Python的改进高斯混合模型的图割算法,旨在解决图像分割问题。通过对高斯分布、马尔科夫随机场和EM算法的深入研究,提出了一种基于改进高斯混合...
EM算法在高斯混合模型中的应用有matlab 代码
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### EM算法在高斯混合模型中的应用详解 #### 一、引言 EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)是一种广泛应用于统计建模中的优化算法,尤其在处理含有隐变量的模型时表现突出。本文主要介绍EM算法在高斯混合...
混合高斯模型
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关于混合高斯模型的详细讲解,适用于视频背景建模。
EM算法混合高斯模型
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5星 · 资源好评率100%
在本例中,混合高斯模型(Mixture of Gaussians)是EM算法的一个经典应用,它用于建模复杂的、多模态的数据分布。 混合高斯模型可以看作是多个高斯分布的线性组合,每个高斯分布代表数据的一个模式或簇。在实际应用...
在R中使用高斯混合模型,多分布下的概率聚类与模型评估
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高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种基于概率论的高级聚类算法,广泛应用于数据科学和机器学习领域。与传统的K-means聚类不同,GMM假设数据点是由多个高斯分布(正态分布)组成的混合模型生成的。这...
混合高斯背景模型-背景差法(VS2008)Opencv
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该函数允许我们设置参数,如历史帧数量、每像素的高斯混合成分数量以及用于训练模型的变异性阈值等。 背景差法是基于背景模型和当前帧之间的差异来检测运动物体。当当前像素值与背景模型预测的值相差较大时,我们...
机器学习中的EM算法详解及R语言实例.pdf
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在文章的最后,作者还介绍了高斯混合模型(GMM)及其在R语言中的实现。高斯混合模型是一种常用的概率模型,用于解决聚类分析、机器视觉等领域中的许多实际问题。作者通过软件包mclust提供了一个使用高斯混合模型对...
matlab非参数代码-R-codes-DPGMM:Dirichlet过程高斯混合模型的R代码。编写这些代码是为了帮助理解贝叶斯非参数模型。这
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在本文中,我们将深入探讨基于R语言的非参数统计方法,特别是关注Dirichlet过程高斯混合模型(DPGMM)。这种模型是贝叶斯非参数统计中的一个重要工具,用于处理数据建模时未知数量的混合成分问题。通过使用R语言,...
基于三维高斯混合码本模型的运动目标检测算法 (2012年)
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该算法基于RGB空间建立码本模型,然后基于码字中的R、G、B分量建立三维高斯模型,从而使整个码本具有三维高斯混合模型的特征.实验结果表明:该算法具有较高的实时性(该算法的平均帧率约23.0帧/s,而iGMM( improved ...
基于EM算法的非高斯噪声参数估计
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1. **高斯混合模型概率密度函数**:高斯混合模型的概率密度函数可以表示为多个高斯分布的加权和,如上文所示。这里的权重系数\(a_k\)、均值\(\mu_k\)和方差\(\sigma_k^2\)是模型的关键参数。 2. **EM算法的应用**:...
EmGm.zip_emgm_emgmm_em参数估计_似然函数_高斯模型
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2. **代码**:实现EM算法的程序,可能是用Python、R或其他编程语言编写,用于参数估计和模型训练。 3. **文档**:详细解释EMGM的理论和算法实现,可能包括如何初始化参数、迭代过程、停止条件等。 4. **结果**:训练...
基于Python实现背景建模的视频前景检测和 Faster R-CNN 的视频目标检测【100010995】
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本次实验中,我选择了第三次课大作业中使用传统方法进行前景检测以及使用深度学习方法进行目标检测两个题目,并分别使用帧差法、中值滤波法和高斯混合模型实现了基于背景建模的视频前景检测,以及使用了 Faster R-...
第24章 时间序列模型.pdf
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- **混合模型**:\(Y_t = T_t \cdot S_t + R_t\) 或 \(Y_t = T_t + C_t \cdot S_t + R_t\) 其中,\(Y_t\) 为观察值,\(T_t\) 为长期趋势项,\(S_t\) 为季节变动项,\(C_t\) 为循环变动项,\(R_t\) 为随机干扰项。 ...
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