高斯混合模型聚类.docx
胜利****实阿
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高斯混合模型聚类.docx
高斯混合模型详解聚类的方法有很多种,k-means要数最简单的一种聚类方法了,其大致思想就是把数据分为多个堆,每个堆就是一类。每个堆都有一个聚类中心(学习的结果就是获得这k个聚类中心),这个中心就是这个类中所有数据的均值,而这个堆中所有的点到该类的聚类中心都小于到其他类的聚类中心(分类的过程就是将未知数据对这k个聚类中心进行比较的过程,离谁近就是谁)。其实k-means算的上最直观、最方便理解的一种聚类方式了,原则就是把最像的数据分在一起,而“像”这个定义由我们来完成,比如说欧式距离的最小,等等。想对k-
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医学图像的高斯混合模型及聚类研究的综述报告医学图像的高斯混合模型及聚类研究综述随着医学影像技术的发展,医学图像已经成为了临床医生进行疾病诊断和治疗的重要工具之一。因此,对于医学图像的处理和分析已经成为了当前医学影像领域研究的热点之一。其中,在医学图像分割和聚类方面,高斯混合模型(GMM)和聚类算法是被广泛应用的方法之一。本文将对相关的研究进行综述。高斯混合模型是一种基于概率密度函数的概率模型,它将多个高斯分布的加权和作为整个模型的概率密度函数,通常用于聚类、分类和图像分割。在医学图像分割中,GMM可以将图
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)(2011-12-3023:50:01)标签:HYPERLINK"http://search.sina.com.cn/?c=blog&q=%D0%A3%D4%B0&by=tag"\t"_blank"校园分类:HYPERLINK"http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1265634380_1_1.html"\t"_blank"工作篇高斯混合模型高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地