通过EM算法学习GMM的3D可视化

该算法采用贪心策略结合EM算法，通过优化数据与模型的匹配度，寻找数据对GMM模型的最佳匹配，从而实现基于模型的聚类。

该函数通过在二进制掩码的每个面上绘制方形补丁对象，创建了一种新型的3D堆叠块图。它类似于等值面，但可以清晰可视化整个3D二进制掩码的结构，特别适用于从MRI/CT扫描中勾勒出的复杂结构。函数输入包括：mask - 3D逻辑数组或3D二进制掩码，offset - 可选的补丁坐标偏移量，默认为[0 0 0]，varargin - 可传递给patch命令的绘图样式属性，如颜色或透明度等。

MATLAB RRT * 变种已在2D和3D C空间中实现，包括RRT连接、惰性RRT和RRT扩展，具备可视化功能。

COLORVFIELD3彩色3D矢量场绘图仪用于在3D空间中绘制彩色矢量场。函数COLORVFIELD3(X, Y, Z, U, V, W)会在指定的点(x, y, z)处绘制具有分量(u, v, w)的矢量，并根据矢量的长度进行着色。使用jet颜色图，最小的矢量显示为蓝色，最大的矢量显示为红色，共分为32个颜色级别。 用户还可以自定义颜色级别，通过传入NUMBER_COLOR_LEVELS参数调整颜色的细分。例如： X = linspace(-10, 32); Y = linspace(0, 32); Z = linspace(0, 32); U = linspace(-1, -5, 32); V = linspace(1, 5, 32); W = linspace(0, 32); colorvfield3(X, Y, Z, U, V, W)

SAS/EM决策树可视化探索 SAS/EM 决策树模型可能会生成复杂的结构，为了便于理解和应用，SAS/EM 提供了可视化浏览工具，帮助用户高效地解读决策树。 主要工具包括： 汇总表： 展示决策树的基本信息和统计数据。 导航浏览器： 提供交互式界面，方便用户浏览决策树的各个节点。 图形显示： 以图形化方式呈现决策树结构，清晰直观。 评价图表： 展示决策树的评估指标，帮助用户判断模型的性能。 通过这些工具，用户可以深入了解决策树的构建过程和结果，从而更好地应用于实际决策中。

SAS/EM 提供决策树浏览工具，可帮助用户查看和分析复杂的决策树架构，包括决策树摘要表、导航浏览器、图形显示和评价图表。

探讨利用MATLAB进行可视化编程的方法。MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其内置的可视化工具为数据分析和结果展示提供了极大的便利。文章将介绍MATLAB可视化编程的基本概念、常用函数以及实际应用案例，帮助读者掌握使用MATLAB创建直观、生动的图形界面的能力。

高斯混合模型的参数估计通常使用期望最大化（EM）算法，这在matlab环境下尤为常见。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。