我正在尝试使用将一些数据拟合到混合模型中。在Matlab中,代码如下
% mixture model's PDF
mixtureModel = ...
@(x,pguess,kappa) pguess/180 + (1-pguess)*exp(kappa*cos(2*x/180*pi))/(180*besseli(0,kappa));
% Set up parameters for the MLE function
options = statset('mlecustom');
options.MaxIter = 20000;
options.MaxF
给定一个直方图,我想训练一个高斯混合模型:
int calcGMMThreshold(cv::Mat & hist, cv::Mat & labels){
cv::Mat samples(hist.rows,2, CV_32FC1); // for building 2 dim samples
// output variables
cv::Mat probs, log_likelihoods;
// building 2 dimensional Mat -->[value][#value]
for(int i = 0; i<
我一直在玩为spark/mllib提供的高斯混合模型。
我发现从大量的向量/点生成一个GaussianMixture真的很好。然而,在ML中并不总是这样。通常,您不需要从无数的向量生成模型,而是从几个向量(即,为数据库的每一个用户生成一个具有100个用户的-each 1)生成一个无数的模型。
此时,我不知道如何继续执行mllib,因为我看不到一种通过用户和数据进行分发的简单方法。
示例:
Let featuresByUser = RDD[user, List[Vectors]],
the natural way to train a GMM for each user might be s
实际上,我想用混合高斯分布来估计归一化流量,所以我有点纠结于torch。但是,您可以在我的代码中重现我的错误,只需在torch中估计高斯模型的混合。我的代码如下: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as datasets
import torch
from torch import nn
from torch import optim
import torch.distributions as D
num_layers = 8
weights = torch.ones(8,
我在直方图中有一幅多变量高斯分布的图像。我想把图像分割成两个区域,这样它们都能遵循正态分布,就像直方图中显示的红色和蓝色曲线一样。我知道高斯混合模型可能对此有效。我试着使用fitgmdist函数,然后对这两个部分进行聚类,但仍然不能很好地工作。如有任何建议,将不胜感激。
下面是我的应用程序的Matlab代码。
% Read Image
I = imread('demo.png');
I = rgb2gray(I);
data = I(:);
% Fit a gaussian mixture model
obj = fitgmdist(data,2);
idx =