The project is a visualization toolkit designed to illustrate the convergence of a Gaussian Mixture Model (GMM) in 3D space, providing an interactive experience. While primarily focused on 3D visualization, it also supports 2D plotting.

2024年12月13日 · This repository hosts the code and related resources for the 2DMatGMM project, a robust machine learning system designed to detect and classify 2D material flakes in real-time.

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）可以近似任意形状的概率分布。 GMM的核心思想：任意形状的概率分布可以通过多个单高斯分布的线性组合进行近似。 1、 数据分类： 由于观测数据的分布可以由多个单高斯分布进行近似。 通过判断观测数据属于哪个单高斯分布，从而对数据进行分类。 2、 异常检测： 数据的异常检测在金融风控、设备状态监测等场景应用广泛。 GMM首先对观测数据进行多高斯分布建模，并通过EM算法估计单高斯分布参数，如果测试数据（在线数 …

2021年7月29日 · In this paper, we present a strategy leveraging deep learning technology to map two-dimensional (2D) data directly to a 3D Gaussian mixture model (GMM). This produces a representation where...

Python implementation of EM algorithm for GMM. And visualization for 2D case. - mr-easy/GMM-EM-Python

通过em算法实现gmm学习的3d可视化方法提供了一种直观的方式来展示gmm模型在拟合三维数据时的变化和形态，帮助我们更好地理解和分析数据。 Pandas数据处理与 Matplotlib / Seaborn 数据可视化 教程

2020年12月26日 · GMM是高斯混合模形分类, 它是按贝叶斯决策规则进行工作的分类器。 因此HALCON仅仅用GMM来对一般特征进行分类和图像分割，而不是OCR。 典型的应用就是图像分割和异常检测。 异常检测对于GMM是特殊的。 其意味着不属于训练类之一的特征向量将被拒绝。 我们先来解读一个官方的例子，它使用GMM识别两种不同的水果。 柠檬和桔子。 从源码上来看，GMM的用法跟PLM基本方式是一致的。 算子的名命套路也保持了一致。 PLM的代码稍加修 …

2024年11月13日 · gmm是一种概率模型，它假设数据由多个高斯分布（成分）生成，通过期望最大化（em）算法估计这些成分的参数，从而更灵活地拟合复杂数据分布。 这种方法在图像分割、模式识别、生物信息学等领域具有广泛应用价值。

2022年9月21日 · Confidence intervals for 2D Gaussian mixture models with contours. Sep 21, 2022. You’re likely familiar with the 68–95–99.7 rule that gives the percentage of a Gaussian distribution contained within 1-2-3 standard deviations. It’s more of a mnemonic for remembering these useful values, which are often used in rule-of-thumb significance ...

In this paper we present a highly efficient code library of 2D-GMM-HMM based on Kaldi toolkit with implementation details. As a demonstration of its effectiveness, we apply 2D-GMM-HMM to handwritten Chinese character recognition (HCCR) task.