MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB官方文档中有关于fitgmdist的介绍:fitgmdist.我之前写过有关GMM聚类的算法:GMM算法的matlab程序.这篇文章主要应用MATLAB自带的函数来进行聚类. 1. fitgmdist函数介绍 fitgmdist的使用形式:gmm = fitgmdist(X,k,Name,V

问题描述:matlab怎么查看已安装哪些工具箱和它们相应的版本 解决方法:在命令行里敲击der,回车 效果:

程序开头 profile on 结尾 profile viewer 然后就会很贴心滴出现下面的界面,可以从中展开,查看每段运行的时间

1.符号运算 使用MATLAB可以进行多项式乘除运算,也可以进行因式分解. 例1. 多项式乘除运算(x+3)3 >> syms x; >> expand((x+3)^3) ans = x^3 + 9*x^2 + 27*x + 27 例2. 因式分解(x9-1) >> syms x; >> factor(x^9-1) ans = (x - 1)*(x^2 + x + 1)*(x^6 + x^3 + 1) 2.向量点乘 例如:A与B点乘 >> A =

转自:http://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/55211992 对于每个类别的GMM有几种思路: 第一是将所有训练数据按类别分开,每类的数据训练一个GMM模型 第二是将所有的数据训练一个UBM模型,然后将训练数据按类别分开,用MAP去训练每个类别的GMM(对角UBM的MAP貌似kaldi 没有) 第三就是将所有的数据训练一个UBM模型,然后不做MAP,直接用训好的UBM所GMM的初始值,然后将所有训练数据按类别分开,训练三个GMM模型(

下面使用极小值点阈值选取方法,编写MATLAB程序实现图像分割的功能. 极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点, 并以极小值点为阈值将图像转为二值图像 clear all; close all ; G=imread('rabbit.png'); figure(); subplot(2,2,1); imshow(G); subplot(2,2,2); imhist(G); subplot(2,2,3); imhist(G); [h,x]=imhist(G); h=smooth

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l

>> x = x = >> class(x) ans = double

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

不同主题的文章划分到不同的分类,有助于访客寻找他们想要的内容,提高用户体验.所以,为你的网站创建文章分类是很有必要的.那么,WordPress系统如何创建和管理文章分类呢?今天倡萌就简单介绍一下. 创建分类之前,最好对你网站的内容取向有个比较清楚的了解,然后列出可取的分类名称(一般为2-6个字为宜). 进入 后台 – 文章 – 分类目录,就可以看到分类创建和分类管理界面: 添加新分类目录 分类目录的添加默认有4个选项: 名称 – 分类的名称,一般为 2-6 个字为宜,如上图的“WordPress

前言 巩固Servlet+JSP开发模式,做一个比较完整的小项目 成果图 该项目包含了两个部分,前台和后台. 前台用于显示 后台用于管理 该项目可分为5个模块来组成:分类模块,用户模块,图书模块,购买模块,订单模块. 搭建环境 建立包结构 导入开发包 前台分帧页面 index.jsp[没有body标签的] <frameset rows="25%,*"> <frame src="${pageContext.request.contextPath}/client

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如何实现wordpress首页不显示指定分类文章,要实现这一步,首先必须找到需要屏蔽的该目录的id,那么如何查看wordpress的分类id呢?有两种方法: 通过wordpress后台查看分类的ID 首先进入wordpress的分类目录,把鼠标放到右侧的分类名称或者名称下面的编辑按钮,这时浏览器的状态栏(左下角)就会显示url地址. 保持鼠标置于产品中心分类名称之上不动,然后,查看浏览器状态栏的显示信息,在上图浏览器状态栏显示信息中,红线标记出的tag_ID=1中的数字”1”即为该分类的ID值.

linux 压缩文件内容查看 分类:Linux | 标签: linux  压缩文件内容查看  2012-03-14 22:01阅读(1243)评论(0) 1. zipinfo    执行zipinfo指令可得知zip压缩文件的详细信息.   2. zcat    读取*.gz文件内容.   3. bzcat    读取*.bz2文件内容.   4. tar tf  *.tar          tar tzf *.tar.gz    tar tjf *.tar.bz2   5. unrar v

今天安装了matlab,以前还是上线性代数的时候,老师让用过,以及水了一次数模的时候玩了一下.以前太年轻,总觉得这个用处不大虽然别人一直强调这个神器... 到了自己要用的时候才会意识到.大家可能也都听说过这个神器的功能,不管是简单的数学计算,还是复杂的绘图.图形操作,仿真模拟...很多厉害的功能能够让我们更加轻松的完成许多工作.当你觉得自己又需要的时候,好好找几个有意思的例子入手吧,个人感觉这样比较有意思也更容易产生兴趣. 这里画了一个小时,主要用它测试了几个函数,画了几个图形,主要是参考了一个

命令行下运行 Matlab 及 函数 首先参考命令行下matlab的运行参数的定义与作用:http://www.cnblogs.com/beanocean/p/3677404.html 创建示例程序:test.m function test(x, y) fprintf(num2str(x+y)) end cmd下cd到test.m所在路径,输入如下命令: matlab -nojvm -nodesktop -nodisplay -r test 即可以简单界面形式启动matlab.查看任务管理器可发

K临近分类是一种监督式的分类方法,首先根据已标记的数据对模型进行训练,然后根据模型对新的数据点进行预测,预测新数据点的标签(label),也就是该数据所属的分类. 一,kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是:如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别(类似投票),并具有这个类别上样本的特性.通俗地说,对于给定的测试样本和基于某种度量距离的方式,通过最靠近的k个训练样本来预测当前样本的分类结果. 例如,借用百度的一张图来说明kNN算法过程,要预测图中

一.静态页面 目录结构 F:\Test\react-demo\admin-client\src\pages\admin\category add-cate-form.jsx index.jsx index.less update-cate-form.jsx 1. pages/category/index.jsx import React,{Component} from 'react' import { Button, Card, //引入卡片 Table, //引入表格 Icon, } fro

一.例子 1.创建写入 testdata = uint8(magic(5)); h5create('my_example.h5','/dataset1',size(testdata)); %创建 h5write('my_example.h5','/dataset1',testdata) %写入 2.查看 h5disp('test.h5') 3.读取 testdata = h5read('test.h5','/data'); testlabel = h5read('test.h5','/label

Matlab混合编程 混合编程目的 在Matlab中采用混合编程目的主要包括 利用已有的函数库,避免重复工作 加速计算,特别是减少循环所用时间 利用GPU等进行异构编程 混合编程方法-mex函数 目前已有的方法包括两种:(1)将c/Fortran源程序改写为mex函数,然后编译为二进制文件进行调用:(2)将c/Fortran源程序编译为动态链接库然后进行调用.在这两种方法中,前者计算速度更快,更适合混合编程方法. mex函数是一类特殊的c/Fortran函数接口,编译后的二进制文件可以被matl

-------------------------------- 不管是GMM,还是k-means,都面临一个问题,就是k的个数如何选取?比如在bag-of-words模型中,用k-means训练码书,那么应该选取多少个码字呢?为了不在这个参数的选取上花费太多时间,可以考虑层次聚类. 假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,基本步骤就是: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度: 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了