mixture-model

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Gibt es eine GMM (gaußsches Mischmodell) Hintergrundsubtraktionsimplementierung für pcl (Punktwolke)?

Ich möchte wissen, ob es irgendeine Implementierung von GMM (Gaussian Mixture Model) für PCL-Bibliothek gibt? Eigentlich habe ich gesucht, aber ich konnte keine Bibliothek oder Quellcode finden! Die G

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Gaussian Mixture Model passen in Python mit sklearn ist zu langsam - Alternative?

Ich muss Gaussian Mixture Models auf einem RGB-Bild verwenden, und daher ist das Dataset ziemlich groß. Dies muss in Echtzeit (von einem Webcam-Feed) ausgeführt werden. Ich habe dies zunächst mit Matl

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GMM von fitgmdist in MATLAB gibt verschiedene Ergebnisse, wenn alle Iterationen gleichzeitig oder iterativ ausgeführt werden.

Ich entwerfe einen neuen Algorithmus, der den EM-Algorithmus teilweise ausführen muss. Ich verwende dafür den MATLAB (R2015b) fitgmdist. Ich beobachte einen Unterschied zwischen den Lösungen, die erha

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Ändern der Standardfarben, wenn die Handlung Funktion des R-Paket Mixtools mit

ich ein Plotten Problem mit Kurven habe, wenn Mixtools Unter Verwendung den folgenden R-Code require(mixtools) x <- c(rnorm(10000,8,2),rnorm(10000,18,5)) xMix <- normalmixEM(x, lambda=NULL, mu=NULL,

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Klassifizierung mit GMM mit MATLAB

Ich versuche, ein Testset mit GMM zu klassifizieren. Ich habe einen Trainset (n * 4 Matrix) mit den Bezeichnungen {1,2,3}, n bedeutet die Anzahl der Trainingsbeispiele, die 4 Eigenschaften haben. Und

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Wie modelliere ich eine Mischung aus 3 Normalen in PyMC?

Es gibt a question on CrossValidated zur Verwendung von PyMC, um zwei Normalverteilungen an Daten anzupassen. Die Antwort von Cam.Davidson.Pilon war eine Bernoulli-Verteilung zu verwenden, um Daten zu