VBEMGMM.zip,变分贝叶斯高斯过程混合模型源码，主要基于pattern recognition and machine learning 这本书

资 源 简 介

VBEMGMM.zip,变分贝叶斯高斯过程混合模型源码，主要基于pattern recognition and machine learning 这本书

详 情 说 明

变分贝叶斯期望最大化（VBEM）算法在高斯混合模型中的应用

本源码实现基于《模式识别与机器学习》（PRML）经典教材中的变分贝叶斯高斯混合模型算法。核心文件gmmVBEM.m包含了VBEM算法的主体实现，这是一种比传统EM算法更先进的概率建模方法。

算法特点： 使用Netlab工具包中的gmmem函数进行模型参数初始化 采用变分推断框架处理模型不确定性 包含可视化组件MyEllipse.m用于绘制高斯分布

配套资源中提供了完整的示例： exampleVBEM.m演示了如何使用该算法 faithful.txt数据集可直接用于测试 绘图功能支持直观展示拟合结果

该实现特别适合需要处理复杂概率分布的场景，通过变分贝叶斯方法自动确定模型复杂度，避免了传统方法需要手动选择组件数量的问题。对于理解PRML书中相关理论和实际应用都有很好的参考价值。