基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P
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2024-05-30 09:51:38
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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第一部分：这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率的一种聚类方法，广泛应用于图像处理、信号处理和模式识别等领域。通过将数据建模为多个正态分布的组合，它能够捕捉复杂的数据分布特性。这篇博文将系统地探讨如何在Python中实现高斯混合模型，涵盖其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南。
## 背景定位
高斯混合模型适用于多种场景，特别是当数据呈
本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）首先，我们先来了解一下，什么是高斯分布。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。若随机变量
服从一个位置参数为
、尺度参数为
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2024-03-26 14:43:14
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一、概述以一维数据为例，我们可以看到下图通过将多个单一的高斯模型加权叠加到一起就可以获得一个高斯混合模型，这个混合模型显然具备比单个高斯模型更强的拟合能力：再举一个二维数据的例子，在下图中可以看到有两个数据密集区域，对应的概率分布也就会有两个峰。高斯混合模型可以看做生成模型，其数据生成过程可以认为先选择一个高斯分布，再从被选择的高斯分布中生成数据：综合上述两种描述，我们可以从两种角度来描述高斯混合
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2023-10-28 11:09:45
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基于opencv3.4.7 编程环境win10+VS2017、ubuntu18.04+Codelite概述图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。GaussianBlur()函数用高斯滤波器GaussianFilter对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 原理通过2维高斯滤波函数计算出中心点周围每个点的权重分布，经归一
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2024-03-26 23:32:37
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。 当然，若你对EM算法都一知
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2023-09-08 11:25:39
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导语：现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。1 单高斯模型多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF定义如下：在上述定义中,x是维数为D的样本向量，mu是模型期望，sigma是模型协方
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2023-12-21 09:40:59
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文章目录I . 高斯混合模型 参数简介II . 高斯混合模型 评分函数III. 似然函数与参数IV . 生成模型法V . 对数似然函数VI . 高斯混合模型方法 步骤I . 高斯混合模型 参数简介1 . 模型 与 参数 : 高斯混合模型 概率密度函数 :p(x)=∑i=1kωig(x∣μi,Σi)p(x) = \sum_{i = 1}^k \omega_i g ( x | \mu_...
原创
2022-03-09 10:11:32
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# 高斯混合模型在Python中的应用
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种用于对多个随机变量进行建模的概率分布模型。它假设数据是由多个高斯分布组成的混合体生成的，每个高斯分布对应一个“成分”。在实际应用中，GMM通常用于聚类、异常检测等任务。
Python中有很多库可以用来实现GMM，其中最常用的是scikit-learn库。在本文中，我们将介绍如何使用
原创
2024-06-04 03:51:58
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OpenCV混合高斯模型函数注释说明
一、cvaux.h
#define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500
//高斯背景检测算法的默认参数设置
#define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值
#define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD
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2023-12-06 20:42:32
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在计算机视觉领域，基于高斯混合模型（GMM）的图像分割和特征提取是一个有效的方法。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中利用 OpenCV 实现高斯混合模型的功能，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
在 OpenCV 的不同版本中，高斯混合模型的实现有所不同。以下是对 OpenCV 4.x 和 3.x 版本的对比分析：
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高斯混合回归是一种强大的统计方法，广泛应用于数据建模和预测。在这篇博文中，我们将通过一个具体的步骤，介绍如何使用 Python 实现高斯混合回归。接下来，我们将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux
- **Python 版本**: 3.7 或更高
- **所需库**: `numpy`,
# Python混合高斯拟合科普
在数据分析和模式识别中，我们常常需要对数据进行分类或聚类。混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种强有力的工具，可以用于描述数据的分布情况，尤其是在数据呈现出多个簇时。本文将介绍混合高斯拟合的基本概念，结合代码示例，展示如何使用Python进行这一过程，并通过饼状图 visualizing 结果。
## 什么是混合高斯模型？
