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em算法matlab代码-MixRHLP_m:灵活的混合建模,可同时对异构功能数据进行聚类和分段
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2021-05-26
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em算法matlab代码Matlab / Octave代码,用于功能数据聚类和分段,并结合了具有隐藏逻辑流程(MixRHLP)模型的回归: <<请注意,R和Python也提供了代码>> 由Faicel Chamroukhi开发和编写 使用此代码时,请引用以下论文:前两个涉及模型及其在聚类中的用途,最后两个涉及模型及其在歧视中的用途。 要运行的脚本是:main_MixFRHLP.m对于EM算法,主要功能是MixFRHLP_EM.m(对于类似于CEM的算法,分别是MixFRHLP_CEM.m)。 @article{Chamroukhi-RHLP-2009, Author = {Chamroukhi, F. and Sam\'{e}, A. and Govaert, G. and Aknin, P.}, Journal = {Neural Networks}, Number = {5-6}, Pages = {593--602}, Publisher = {Elsevier Science Ltd.}, Title = {Time series modeling by a reg
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MixRHLP_m-master.zip (18个子文件)
MixRHLP_m-master
myKmeans.m 2KB
normalize.m 860B
IRLS.m 7KB
main_MixFRHLP.m 4KB
waveform.mat 24KB
IRLS_MixFRHLP.m 7KB
designmatrix_FRHLP.m 727B
logit_model.m 3KB
README.md 2KB
MixFRHLP_CEM.m 14KB
log_normalize.m 203B
README.txt 2KB
logit_model_MixFRHLP.m 4KB
MixFRHLP_EM.m 13KB
mean_1_flou.mat 3KB
initialize_MixFRHLP_EM.m 4KB
show_MixRHLP_results.m 3KB
MAP.m 1KB
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