GMM

R拟合 | 一个分布能看到三个峰，怎么拟合出这三个正态分布的参数？ | 高斯混合模型 与 EM算法

2.代码:高斯混合模型（GaussianMixtureModel，简称GMM）library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)
biomooc·2025-07-29 01:06

高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解

高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。
码字的字节·2025-07-23 00:15

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM
weixin_39673184·2025-07-07 15:42

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例

EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后，可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型，其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出，其中σ2{\sig
phoenix@Capricornus·2025-06-28 11:25

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

一、GMM是什么？高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据分布是由多个高斯分布（正态分布）的加权组合构成的。
爱看烟花的码农·2025-06-17 09:16

RAPTOR：如何用树状结构重塑RAG检索能力？

背景1.1长尾知识问题2.核心3.方法3.1RAPTOR的核心流程框架3.2聚类算法3.2.1聚类的作用与目标3.2.2软聚类（SoftClustering）的独特性3.2.3算法选择：高斯混合模型（GMM
阿牛大牛中·2025-06-04 21:39

高斯混合模型（GMM）——完整推导与代码实现

GaussianMixedModel应用聚类K-means无法处理两个聚类中心点相同的类。比如A∼N(μ,  σ12),  B∼N(μ,σ22)A\simN(\mu,\;\sigma_1^2),\;B\simN(\mu,\sigma_2^2)A∼N(μ,σ12),B∼N(μ,σ22)是无法用k-means进行聚类的。密度估计新数据的生成原理我们认为数据空间是由某些高斯分布生成的，但对于某一具体的样
Expecto0·2025-06-03 15:22

【OpenCV】帧差法、级联分类器、透视变换

无需背景建模，适应动态变化不依赖静态背景模型（如高斯混合模型GMM），因此对光照突变、背景微小变化（如树叶晃动）不敏感，鲁棒性优于部分背景差分法。内存占用少仅需存储前一帧或前几帧
钰爱&·2025-05-18 00:34

EM算法到底是什么东东

EM（Expectation-Maximization期望最大化）算法是机器学习中非常重要的一类算法，广泛应用于聚类、缺失数据建模、隐变量模型学习等场景，比如高斯混合模型（GMM）就是经典应用。
frostmelody·2025-04-10 16:01

语音识别 - 历史发展

文章目录一、模板匹配二、统计模型三、深度学习语音识别技术的发展历史主要包括三个阶段：模板匹配DTW统计模型GMM-HMM深度学习DNN-HMM,E2E一、模板匹配20世纪60年代1964年，Martin
知识搬运bot·2025-04-01 11:33

自动语音识别（ASR）模型全览

以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间
u013250861·2025-03-16 15:05

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、
点云SLAM·2025-02-26 08:47

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同
路野yue·2025-02-21 15:32

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x
半度、·2025-02-14 21:27

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种基于概率密度的生成式模型。
ningaiiii·2025-01-23 15:45

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm
吃个糖糖·2024-09-07 18:27

老子的“道可道”和孔子的“朝闻道夕死可矣”的道指的是什么？

一方面是可以用数学公式表示出来的规律（比如万有引力公式：F＝GmM/r^2），另外一方面是只能用文字或语言归纳的道理，比
儒家哲学·2024-02-20 08:06

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分
唐维康·2024-02-19 21:08

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。
Longlongaaago·2024-02-15 07:07

学习笔记GMM（其三）

天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:[[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上，下面要做的就是如何在STATA中实现操作。
天鹰_2019·2024-02-10 06:02

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）1、时间：2000-2022年2、范围：上市公司3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、固定资产净额、year
m0_71334485·2024-02-01 21:31

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型（GMM
星川皆无恙·2024-01-28 23:22

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

相较于传统的GMM-HMM模型，DNN能够更好地捕捉复杂的语音模式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而
科学禅道·2024-01-26 00:26

动态面板数据模型及Eviews实现

参数估计方法GMM广义矩估计数据准备1998-2017年中国30个省数据因变量：afdi自变量：ageopenlaborEviews实现！
多美丽·2024-01-21 23:57

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm
weixin_39791322·2024-01-16 21:51

HALCON算子函数总结（上）

算子函数——Chapter1:Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm
逆风路途·2024-01-16 21:20

工智能基础知识总结--聚类算法

高斯混合聚类（GMM）GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K
北航程序员小C·2024-01-14 09:53

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。
一碗姜汤·2024-01-14 07:45

EM算法和VAE的学习笔记

文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）和VAE（VariationalAuto-Encoder
瓴龍·2024-01-11 04:08

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

五、应用-语音识别5.1语音识别问题详述语音识别的经典方法GMM+HMM框架5.2深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词
十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

图像分割-Grabcut法(C#)

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素，以避免
VB.Net·2024-01-05 12:31

图像分割-Grabcut法

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素
VB.Net·2024-01-05 12:29

超详细EM算法举例及推导

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等
老实人小李·2024-01-04 21:33

GMM 模型与EM算法求解详细推导

1.高斯模型与高维高斯模型介绍高斯模型也就是正态分布模型，该模型最早可见于我们的高中数学教材中。闻其名知其意，正态分布是自然界中普遍存在的一种分布。比如，考试成绩，人的智力水平等等。都是大致呈现为正态分布。其概率密度函数为其中参数为μ,σ2，都是一维标量。对于高维高斯模型，与一维类似，只是自变量变成了多维，是一个向量。其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量，Σ是协方差矩阵，是个对称阵。2.高斯
请痛捶我·2024-01-04 21:02

【数据不完整？用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法：睹始知终

期望值最大化算法EM：睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤：期望M步骤：最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法
Debroon·2024-01-03 10:50

OpenCV | 背景建模

然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM
squirrel快乐敲码·2024-01-03 08:24

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。
歌者文明·2024-01-01 07:15

stata F值缺失_stata面板数据回归操作之GMM

新手面板数据回归之GMM的stata操作步骤广义矩估计（GeneralizedMethodofMoments即GMM）原理就是回归！就是一种高级点的回归！我也是新手，也有很多不太懂的地方。
weixin_39614637·2023-12-29 19:02

2020.9.15丨Chip-seq结果可视化之peak检测（上）

macs2运行参数macs2callpeak-tK1_ChIPed_S1_L007_R1.bam-cK1_Input_S5_L007_R1.bam-fBAM-gmm-nK1-B-q0.01-t-c实验组和对照组结果
穆易青·2023-12-29 19:43

stata面板数据gmm回归_STATA面板数据回归解读.ppt

STATA面板数据回归解读STATA在实证研究中的应用刘永东中国科学院农业政策研究中心OutlineSTATA数据分析基础软件名称最新版本安装文件大小SAS9.1.33GSPSS15.01CDStata10.094MGAUSS8.025M计量经济学专用Limdep/Nlogit9.0/4.03MShazam10.090MEviews6.0100MWinrat6.021MTSP5.0Rfree30M
weixin_39693438·2023-12-28 12:06

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数
Kilig*·2023-12-28 11:29

机器学习：手撕 EM 算法

常见的需要EM求解的模型有GMM，HMM。甚至K-mean的迭代过程，也是EM的一个特例。本文尝试说明EM算法的基本原理，以及它在几个不同模型上的应用。
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:31

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM
小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

运动目标检测跟踪主流算法

运动目标跟踪主流算法大致分类不全，需要慢慢补充一．运动目标检测（一）背景差1.帧差2.GMM等背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标
loadstar_kun·2023-11-29 12:08

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf
视图猿人·2023-11-27 13:59

opencv小案例 --- 证件照背景替换

采用GMM分割也可以。
焦糖甜饼~·2023-11-27 09:14

NUAA模式识别实验报告

模式识别实验报告题目一实现至少一个无监督算法：K-均值、ISOData算法、GMM算法等等。并通过数据集实验讨论其性能。可直接使用他人开源代码。任意自选数据集。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

传统语音识别GMM和HMM理论

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。一般为.wav文件，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数：采样率fs，一般8000Hz115200Hz等；bits，即每个采样点用几个二进制保存；通道：单通道，双通道等。预处理：分帧：非平稳信号，分帧后每段看作短时平稳，即可用FFT获得频率分布。帧长的选择：一帧要包含几个周期，如帧长25ms，帧移10ms。加窗：让一帧信号的幅
BarbaraChow·2023-11-21 09:12

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

//blog.csdn.net/qq_28006327/article/details/59129110最近小编在做ASC（AcousticSceneClassification）问题，不管是用传统的GMM
落地生根1314·2023-11-20 21:16
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