em演算法高斯混合模型
Ⅰ 什麼樣的高斯混合模型數據更適合em演算法
應該是「過擬合」了吧。雖然在em中沒有真正的「過擬合」一說，但是類別增多，每個數據點會以更高的概率分配到這些類別上。
Ⅱ GMM模型是什麼
就是用高斯概率密度函數（正態分布曲線）精確地量化事物，將一個事物分解為若乾的基於高斯概率密度函數（正態分布曲線）形成的模型。GMMs已經在數值逼近、語音識別、圖像分類、圖像去噪、圖像重構、故障診斷、視頻分析、郵件過濾、密度估計、目標識別與跟蹤等領域取得了良好的效果。
對圖像背景建立高斯模型的原理及過程：圖像灰度直方圖反映的是圖像中某個灰度值出現的頻次，也可以認為是圖像灰度概率密度的估計。如果圖像所包含的目標區域和背景區域相比比較大，且背景區域和目標區域在灰度上有一定的差異，那麼該圖像的灰度直方圖呈現雙峰-谷形狀。
主要步驟
1、為圖像的每個像素點指定一個初始的均值、標准差以及權重。
2、收集N（一般取200以上，否則很難得到像樣的結果）幀圖像利用在線EM演算法得到每個像素點的均值、標准差以及權重）。
3、從N+1幀開始檢測，檢測的方法：
對每個像素點：
1）將所有的高斯核按照ω/σ降序排序
2）選擇滿足公式的前M個高斯核：M= arg min(ω/σ>T)
3）如果當前像素點的像素值在中有一個滿足：就可以認為其為背景點。
Ⅲ 急求如何用MATLab實現EM演算法
最大期望演算法（Expectation Maximization Algorithm，又譯期望最大化演算法），是一種迭代演算法，用於含有隱變數（hidden variable）的概率參數模型的最大似然估計或極大後驗概率估計。
實現代碼如下：
02 Jul 2015 hui cheng
06 May 2015 Mei Dong
very good job！
12 Nov 2014 Jobaer
please, sir , send me a source code on image segmentation. I want to segement weeds from soil.My email address is [email protected] .
18 Jan 2014 HuangJunFeng HuangJunFeng
16 Dec 2013 widdy
19 Feb 2013 Tong Chu
01 Jan 2013 manas nag
sir
after executing this it is declaring that k is undefined
04 Dec 2012 Jason Rebello
Some people want to know how to view the segmented image. For example suppose you have two classes ie k=2; us the following code to view it
[row col] = size(ima);
final_img = zeros(row,col);
for i=1:row
for j=1:col
if mask(i,j)==1
final_img(i,j)=1;
else
final_img(i,j)=255;
end
end
end
imshow(final_img/255);
This is a naive way of viewing it .. you may have to change somethings if k>2. Anywayz hope it helps. The mask basically stores the segmented image.
16 Nov 2011 surya
great job.i am using the same algorithm in my project for x-ray images.can u please tell how to view the segmented image
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18 Feb 2010 prashanth
Sir, I am starting my project on the same subject. i was unable to find the algorithm psuedocode for em algorithm. kindly send me one at [email protected]. Also can u just tell me the explanation for the source code..
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21 Dec 2009 maria
Hi, could you please explain how I can use "mask" to see result of segmentation??
Comment only
17 Mar 2009 Patrick
Greetings Prof., Very nice .. could you please let me know what exactly does the mask variable store ? As what i see it classifies each pixel that falls within each class . Am i correct in that assumption?
Thanks
24 May 2008 darko brajicic
great job!
27 Apr 2008 Bilo Bilo
Thanks
15 Aug 2007 smiled fisher
06 Nov 2006 Karthik Raja T
HI, Greetings,can it for my color image segmentation ?
04 Sep 2006 Mikel Rodriguez
12 Jul 2006 carlos mas
03 May 2006 Mohamed Sami
look when u make a code u must show us the output to see it then u read ur code .. try to explain that with output we can see bye
Ⅳ 基於em演算法的高斯混合模型參數估計有哪些參考文獻
基於em演算法的高斯混合模型參數估計這是需求，越簡單越好，
Ⅳ 基於混合高斯模型的EM演算法在MATLAB中實現後，為什麼輸出的極大似然函數值隨著聚類個數的增多而變大
應該是「過擬合」了吧。雖然在EM中沒有真正的「過擬合」一說，但是類別增多，每個數據點會以更高的概率分配到這些類別上。
Ⅵ em演算法是什麼
最大期望演算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），或Dempster-Laird-Rubin演算法，是一類通過迭代進行極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的優化演算法 ，通常作為牛頓迭代法（Newton-Raphson method）的替代用於對包含隱變數（latent variable）或缺失數據（incomplete-data）的概率模型進行參數估計。
EM演算法的標准計算框架由E步（Expectation-step）和M步（Maximization step）交替組成，演算法的收斂性可以確保迭代至少逼近局部極大值 。EM演算法是MM演算法（Minorize-Maximization algorithm）的特例之一，有多個改進版本，包括使用了貝葉斯推斷的EM演算法、EM梯度演算法、廣義EM演算法等 。
由於迭代規則容易實現並可以靈活考慮隱變數，EM演算法被廣泛應用於處理數據的缺測值 ，以及很多機器學習（machine learning）演算法，包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 和隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 的參數估計。
Ⅶ EM演算法求混合高斯分布的參數時，圖中的T是什麼意思
這里的T是表示一個函數的表達式，也就是是說T(U,S,X,Y,Z......) 實際上是t的函數，其中，t是函數（也就是因變數），U,S,X,Y,Z......都是函數t的自變數。T是函數關系。 y=f(x) =kx+b y就是x的函數，f表示的一種函數關系，只是這里的函數關系比較抽象，並不是具體的,而若是給出具體的函數關系就是kx+b這樣的表達式了。 只是一個是抽象的關系， 一個是具體的關系而已 而樓主給的函數是個多元函數，也就是說，U,S,X,Y,Z......等共同作用影響函數t的變化。 這個函數關系的描述就是U－宇宙；S空間，XYZ，......事件，順序等多個因素共同一種方式T來影響時間t的變化。估計這個是相對論或者霍金的時間理論那的東西。
Ⅷ 基於EM演算法的高斯混合密度估計與k均值演算法之間的關系。
建議看一下 機器學習中的貝葉斯學習部分中的EM演算法。EM演算法可應用於k均值問題，目的是搜索一個極大似然的假設不斷地再估計隱藏層變數的期望值，然後用這些隱藏層變數的期望值重新計算極大似然假設。EM演算法可用來推到k均值演算法
Ⅸ 採用 em 演算法求解的模型有哪些
1、蒙特卡羅演算法（該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機模擬來解決問題的算 法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法） 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法（比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理,而處理數。