em算法高斯混合模型
Ⅰ 什么样的高斯混合模型数据更适合em算法
应该是“过拟合”了吧。虽然在em中没有真正的“过拟合”一说，但是类别增多，每个数据点会以更高的概率分配到这些类别上。
Ⅱ GMM模型是什么
就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。
对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以认为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状。
主要步骤
1、为图像的每个像素点指定一个初始的均值、标准差以及权重。
2、收集N（一般取200以上，否则很难得到像样的结果）帧图像利用在线EM算法得到每个像素点的均值、标准差以及权重）。
3、从N+1帧开始检测，检测的方法：
对每个像素点：
1）将所有的高斯核按照ω/σ降序排序
2）选择满足公式的前M个高斯核：M= arg min(ω/σ>T)
3）如果当前像素点的像素值在中有一个满足：就可以认为其为背景点。
Ⅲ 急求如何用MATLab实现EM算法
最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
实现代码如下：
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??
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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 基于em算法的高斯混合模型参数估计有哪些参考文献
基于em算法的高斯混合模型参数估计这是需求，越简单越好，
Ⅳ 基于混合高斯模型的EM算法在MATLAB中实现后，为什么输出的极大似然函数值随着聚类个数的增多而变大
应该是“过拟合”了吧。虽然在EM中没有真正的“过拟合”一说，但是类别增多，每个数据点会以更高的概率分配到这些类别上。
Ⅵ em算法是什么
最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法 ，通常作为牛顿迭代法（Newton-Raphson method）的替代用于对包含隐变量（latent variable）或缺失数据（incomplete-data）的概率模型进行参数估计。
EM算法的标准计算框架由E步（Expectation-step）和M步（Maximization step）交替组成，算法的收敛性可以确保迭代至少逼近局部极大值 。EM算法是MM算法（Minorize-Maximization algorithm）的特例之一，有多个改进版本，包括使用了贝叶斯推断的EM算法、EM梯度算法、广义EM算法等 。
由于迭代规则容易实现并可以灵活考虑隐变量，EM算法被广泛应用于处理数据的缺测值 ，以及很多机器学习（machine learning）算法，包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 的参数估计。
Ⅶ EM算法求混合高斯分布的参数时，图中的T是什么意思
这里的T是表示一个函数的表达式，也就是是说T(U,S,X,Y,Z......) 实际上是t的函数，其中，t是函数（也就是因变量），U,S,X,Y,Z......都是函数t的自变量。T是函数关系。 y=f(x) =kx+b y就是x的函数，f表示的一种函数关系，只是这里的函数关系比较抽象，并不是具体的,而若是给出具体的函数关系就是kx+b这样的表达式了。 只是一个是抽象的关系， 一个是具体的关系而已 而楼主给的函数是个多元函数，也就是说，U,S,X,Y,Z......等共同作用影响函数t的变化。 这个函数关系的描述就是U－宇宙；S空间，XYZ，......事件，顺序等多个因素共同一种方式T来影响时间t的变化。估计这个是相对论或者霍金的时间理论那的东西。
Ⅷ 基于EM算法的高斯混合密度估计与k均值算法之间的关系。
建议看一下 机器学习中的贝叶斯学习部分中的EM算法。EM算法可应用于k均值问题，目的是搜索一个极大似然的假设不断地再估计隐藏层变量的期望值，然后用这些隐藏层变量的期望值重新计算极大似然假设。EM算法可用来推到k均值算法
Ⅸ 采用 em 算法求解的模型有哪些
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数。