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GMM-EM
- 用matlab实现高斯混合模型的前期处理和分类训练!
GMM_EM
- 2类分类高斯混合模型 使用k-means的方法来初始化GMM, 基于EM算法计算出GMM模型参量。 测试GMM模型分别有2个,4个,8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s Then improve the GMM models iteratively based on the EM algo-rithm.
ICA
- ICA快速算法,提高分类效果 滤波 源信号所含的高斯白噪声越多,分离后得到的信号与源信号相比误差越大,效果越差;所含高斯白噪声越少,分离效果越好-Fast ICA algorithm to improve the classification results more contained in the source signal filtering Gaussian white noise, the signal obtained with the source signal separatio
GaussianKernel
- 高斯核函数 的非线性分类器 性能还可以-The Gaussian kernel function of the nonlinear classifier can also be
vbemgmm
- 在混合高斯模型参数估计方法上有很多方法,例如最大似然函数的EM算法,但是该算法容易出现过拟合,故本文提出了一个变分EM的算法来对参数进行估计,可以避免EM算法中的不足。 下面的示例文件中说明了使用下面的示例文件说明了用法 examplevbem,VBEM M示例文件 faithful.txt数据集为例(The parameters of Gauss mixture model estimation method has a lot of methods, such as the maxim