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Gibbs 샘플링 기반 접근법 (일반적인 EM 기반이 아닌) 피팅/분류 방식을 사용하는 다중 변형 GMM의 C++ 구현을 찾고 있습니다. 선험적 정보를 최대한 활용하고 제약 조건을 추가 할 수 있어야합니다. 종종 Dirichlet Process Gaussian Mixture Model 또는 DPGMM으로 알려져 있습니다.C++ Gibbs 샘플러를 사용하는 GMM 구현 즉, Dirichlet 프로세스 가우시안 혼합 모델
이미 Matlab에서 구현되었지만이 코드를 변환하는 데 시간을 소비하는 대신 (예 : 변환 할 수있는 내장 MATLAB 코더를 사용하지만 현재는 다양한 추가 MATLAB 라이브러리를 사용합니다). 또한 효율성이 중요합니다. GMM을 여러 번 큰 데이터 세트에 맞추는 것이 좋습니다.
따라서 효율적인 코드가 이미 잘 알려져 있는지 알고 싶습니다. 초기 검색은별로 돌아 오지 않았습니다.