二维高斯混合模型

这是一个专为教育目的设计的脚本，可以直接使用，生成二维高斯混合随机数据集，并使用无限高斯混合模型进行推理过程的可视化。参考资料：Carl Edward Rasmussen的研究论文，详细介绍了无限高斯混合模型的理论与应用。

在Matlab环境中，进行二维混合高斯分布的期望最大化（EM）算法是一项重要的任务。

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

一维数据集的无限高斯混合推理，用起来还挺方便的，尤其是你想搞清楚 DPGMM 的推理过程时。Rasmussen 的那套思路已经比较经典了，这个 Matlab 小脚本直接复现了，代码也简单，响应也快。 生成的一维高斯混合数据挺直观的，推理结果也都可视化了，适合刚上手 DPGMM 的人练手用。你不需要太多配置，直接运行就能看到结果。想搞明白过程的，可以顺手去看看 Rasmussen 那篇论文，蛮清楚的。 对了，相关的 Matlab 实现资源也不少，你如果感兴趣，还可以顺手看看： 基于 Matlab 的二维无限高斯混合模型实现 matlab 高斯混合模型 EM 算法求解高斯混合模型及

设计和实现自定义二维高斯函数，支持灵活的参数调整，包括标准偏差（sigmaX、sigmaY）、旋转（theta）、结果大小和中心位置。

在技术进步的推动下，二维多壁模型的Matlab开发正在加速，该模型能快速计算多墙环境下的信号传输特性。输入项包括发射器点、接收器点、墙壁坐标和材料属性，通过计算得到总功率。详细说明：运行mexme_multiwal来编译。

该工具使用MATLAB语言实现了二维凸包计算算法，能够有效识别给定平面点集的最小凸多边形。

使用NxN框对矩阵A进行混合中值滤波，以改善边缘保留效果。混合中值过滤器通过分别处理水平、垂直和对角线方向的数据，以保留图像边缘细节。具体而言，该算法计算了三个中值：水平和垂直像素中值（MR）、对角线像素中值（MD）及中心像素C的中值。结果像素值为median([MR, MD, C])。若未指定N，则默认使用N = 5进行处理。此外，若输入为RGB图像，则在HSV颜色空间中执行混合中值滤波。

想做数据聚类的同学，这个GMM-Master资源包挺适合你的。它实现了高斯混合模型（GMM），可以你在 Python 中搞定数据聚类和密度估计。利用scikit-learn库，你可以通过设定聚类数量、协方差类型等参数，轻松训练出一个合适的 GMM 模型。而且，你还可以通过预测数据点的聚类类别，甚至是得到每个数据点属于某个聚类的概率。你会发现，通过绘制散点图和拟合曲线，你能清晰地看到数据的分布和聚类效果。GMM-Master里了主程序、数据文件和绘图模块，跑起来简单。只要运行main.py，你就能看到数据聚类的效果，甚至可以根据结果微调模型。GMM应用广泛，像图像分割、语音识别、推荐系统等场景都

一、二维绘图一）plot指令——基础的二维图形绘制工具plot命令会自动打开一个图形窗口，通过直线连接相邻数据点来绘制图形。根据数据的大小自动调整坐标轴，添加标尺和单位。还可以选择对数坐标表示x和y轴。