GMM实现的MATLAB的训练代码

资 源 简 介

GMM实现的MATLAB的训练代码

详 情 说 明

高斯混合模型(GMM)是一种概率密度函数的参数估计方法，常用于纹理检测和模式识别领域。在MATLAB中实现GMM训练主要包含以下核心步骤：

首先需要初始化GMM的参数，包括混合成分数量K、各高斯分布的均值向量、协方差矩阵以及混合权重。通常可以采用K-means聚类结果作为初始值。

然后进入EM算法的迭代过程。E步骤计算每个样本点对各高斯成分的后验概率，M步骤则根据当前的后验概率重新估计均值、协方差和混合权重。这个过程会反复迭代直到参数收敛或达到最大迭代次数。

对于纹理检测应用，GMM能够很好地建模复杂的纹理特征分布。训练完成后，可以通过计算样本点在GMM上的概率密度值来进行纹理分类或异常检测。实际应用中需要注意协方差矩阵的正定性问题，可能需要添加正则化项。