基于高斯混合模型的说话人识别matlab代码实现

如果聚类的数量是预定义的，GMM 会返回一组点的聚类质心和聚类方差。 然后可以将质心和方差传递给高斯 pdf 以计算输入查询点相对于给定集群的相似度。

基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现

BRSMM 类实现了用于模拟和估计有限简单混合模型参数的算法。 简单模型，例如潜在狄利克雷分配 (LDA) 模型，通常用于基于文本的信息检索，例如，根据单词统计为语料库中的每个文档指定主题时。 BRSMM 类是 LDA 对连续数据的扩展。 它专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRSMM 对象将每个主题建模为具有特定主题参数的重尾分布的混合。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。

新考纲pmp学习总结，不用查看pmp书集3A通过。含敏捷，混合型，计算题，解题思路，难点讲解

MCTIMME是用于分析微生物时间序列数据的非参数贝叶斯计算框架。当前的实现是在Matlab中进行的。

【语音识别】基于高斯混合模型（GMM）的语音识别matlab源码.md

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

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