Desidero utilizzare i modelli di miscela gaussiana per il clustering dei dati (utilizzando un algoritmo di previsione di massimizzazione (EM) che assegna probabilità posteriori a ciascuna densità di componenti rispetto a ciascuna osservazione). Esiste una libreria C++ che ha implementato modelli di miscela gaussiana insieme ad un set di dati ed esempi esemplificativi?Libreria/framework C++, API per i modelli di missaggio nell'apprendimento automatico
Questo è uno C++ implementation. Comunque consiglio di scrivere codice da zero se stai cercando di imparare. Questo è abbastanza facile con una libreria matrix decente. Ho avuto un buon successo con lo Scythe Statistical Library.
È facile trovare set di dati di esempio. Il vecchio faithful geyser dataset è un classico.
potrebbe essere in ritardo, ma si può dare un'occhiata a http://itpp.sourceforge.net/current/mog.html
Questo è un esempio di Python: http://scikit-learn.sourceforge.net/auto_examples/mixture/plot_gmm_classifier.html
verificare l'attuazione sottostante.
Il Armadillo C++ library ha un (parallelised) implementazione multi-filettata del k-means e Expectation Maximization (EM) per modelli Gaussiano Mixure (GMM).
Vedere la classe gmm_diag per ulteriori informazioni.
Il meglio che ho usato è MLPack,
http://www.mlpack.org/doxygen.php?doc=classmlpack_1_1gmm_1_1GMM.html.
Si può trovare un esempio di implementazione nel mio progetto https://github.com/kerdemdemir/speakerFinder/blob/master/trainer.h
sembra buono, ci sono pre-compilate bin per MS VC++ 2008/2010? – iceman
Non sono a conoscenza di precompilati per Windows, ecco il link alla guida alla compilazione e all'installazione per Windows: http://itpp.sourceforge.net/current/installation.html#msvc – Arash