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This package solves the Dirichlet Process Gaussian Mixture Model (aka Infinite GMM) with Gibbs sampling. This is nonparametric Bayesian treatment for mixture model problems which automatically selects the proper number of the clusters.
I includes the Gaussian component distribution in the package. However, the code is flexible enough for Dirichlet process mixture model of any distribution. User can write your own class for the base distribution then let the underlying Gibbs sampling engine do the inference work.
Please try the demo script in the package.
This package is now a part of the PRML toolbox (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55826-pattern-recognition-and-machine-learning-toolbox).
Citar como
Mo Chen (2026). Dirichlet Process Gaussian Mixture Model (https://la.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55865-dirichlet-process-gaussian-mixture-model), MATLAB Central File Exchange. Recuperado .
Agradecimientos
Inspirado por: EM Algorithm for Gaussian Mixture Model (EM GMM), Variational Bayesian Inference for Gaussian Mixture Model, Pattern Recognition and Machine Learning Toolbox
Categorías
Más información sobre Statistics and Machine Learning Toolbox en Help Center y MATLAB Answers.
Información general
- Versión 1.0.0.0 (6,29 KB)
Compatibilidad con la versión de MATLAB
- Compatible con cualquier versión
Compatibilidad con las plataformas
- Windows
- macOS
- Linux
| Versión | Publicado | Notas de la versión | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | update description |
