这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影,通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用,因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉(显示为1个标准差的椭球)。
通过EM算法学习GMM的3D可视化
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同步辐射的 3D 插图脚本是用 Matlab 做的,图形还挺炫的,能清晰地演示加速器里的粒子怎么绕圈、怎么发光,适合用来给学生讲同步辐射的原理。脚本用到了一个叫arrow3D的工具,在 MathWorks 官方有资源,配合streamtube流线函数一起用,画出来的图又直观又有动感。
脚本结构比较清晰,里面注释也比较足,改起来不难。比如你要换个颜色风格,直接改arrow3D的参数就行,支持自定义颜色、箭头粗细,响应也快,画面还挺流畅。要是你有自己的科学演示项目,也可以拿来当个骨架改一改。
顺手推荐几个相关资源:比如COLORVFIELD3这个用来画 3D 矢量场也蛮实用的,或者轨道和行星示例脚
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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)
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主要工具包括:
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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。
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cooc3d.m是主力函数,逻辑清晰,注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征,全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里,比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。
用法也不复杂,cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本,基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB,应该几分钟就能上
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