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gmm算法实现 评分:

图像处理gmm算法的c++实现。希望对大家有帮助。

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2014-12-05 上传 大小:5KB
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GMM算法实现

这个文档详细介绍了GMM算法,包括公式的推倒,非常适合初学者

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GMM算法java实现

所谓混合高斯模型(GMM)就是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计采用的模型(训练模型)是几个高斯模型的加权和(具体是几个要在模型训练前建立好)。每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster)。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。

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利用GMM算法实现指定的音色间转换

利用GMM算法实现Voice conversion,文件中有样例,实现的大体方法见博客,资源来自CodeOcean

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GMM算法的 EM实现

有关GMM算法的EM实现,里面都是本人在学习GMM算法时候的资料,非常有用

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EM算法GMM算法

改文件包中包含EM算法,已经使用GMM算法进行参数估计,并同时示例进行分类训练和预测

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GMM-Master

高斯混合算法 python,内部含有采样点,可以画散点图,选择聚类点数,并且根据聚类结果拟合出曲线

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高斯混合模型聚类(GMM)算法(Python)

高斯混合模型聚类(Gaussian Mixture Mode,GMM)是一种概率式的聚类方法,它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。 使用场景:用于平坦的结合结构,对密度估计很合适

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GMM算法的EM实现

使用EM算法实现GMM,使用了C++进行编程。

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GMM算法的EM实现 2分类

利用EM算法实现GMM算法,文件包含GMM模型以及一个简单的2分类问题的实现,课程作业绝对可用。

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基于GMM的EM算法的matlab实现

基于高斯混合模型GMM的EM 算法的matlab实现

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GMM的matlab实现

用期望最大化(EM算法)去实现高斯混合模型(GMM),使用matlab程序

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EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现

EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现。 GMM即高斯混合模型,是将数据集看成是由多个高斯分布线性组合而成,即数据满足多个高斯分布。EM算法用来以迭代的方式寻找GMM中个高斯分布的参数以及权值。GMM可以用来做k分类,而混合的高斯分布个数也就是分类数K。

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GMM 与k-means的实例与代码

GMM 与k-means的实例与代码

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GMM算法的实例GMM算法的实例

GMM算法的实例,GMM算法的实例,GMM算法的实例。GMM算法的实例

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EM算法在GMM中求解

用matlab编写的EM算法,实现混合高斯模型的求解。有注释,便于初学者进行学习。

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gmm聚类的matlab实现

GMM算法的实现,运行文件gmmclassfile.m,其中的数据用数据文件表示,在gmmclassfile.m中的filename改为需要聚类的数据文件,.data形式的。绝对可用

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C++实现GMM源码

C++实现GMM分类模型的源码,高斯参数自己可以调整

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很详细的EM算法,GMM,HMM训练用

详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法,以及其应用,对利用这些模型的朋友,想了解此算法的最好的资料。

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EM算法求解混合高斯模型(GMM)

所谓混合高斯模型(GMM)就是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计采用的模型(训练模型)是几个高斯模型的加权和(具体是几个要在模型训练前建立好)。每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster)。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。

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EM算法训练GMM的聚类函数vq_flat(看评论酌情下载)

EM算法训练GMM的Matlab实现过程(总结) 中 的vq_flat代码

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