gmm

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sklearn Gaussian 혼합 모델 알고리즘 (GMM)을 사용하여 데이터 (75000, 3)를 클러스터링했습니다. 나는 4 개의 클러스터를 가지고있다. 내 데이터의 각 점은 분자 구조를 나타냅니다. 이제 저는 클러스터의 중심이 이해하는 각 클러스터의 가장 대표적인 분자 구조를 얻고 싶습니다. 지금까지 gmm.means_ 속성을 사용하여 클러스터의 중심

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R : GMM 플롯에 그룹 및 개별 다항식 추세선 추가

개인 및 그룹 추세선을 플롯에 추가하는 방법에 어려움을 겪고 있습니다. (R 및 ggplot2 사용). - 어떤이있다 MensHG.fm2=lmer(HGNewtons~Temperature+QuadTemp+Run+(1|Subject),MenstrualData) #model plot.hg<-data.frame([email protected],fitted.re

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MFCC 및 델타 계수를 사용할 때 로그 가능성이 이상하게 나타나는 이유

오디오 스트림에서 MFCC 기능을 추출해야하는 프로젝트를 진행 중입니다. 이 프로젝트는 주로 분류로 구성되어 있습니다. 데이터 세트를 확장하려는 목적으로 분류 알고리즘에 관심이있는 부분을 격리하는 탐지 알고리즘을 연구하고 있습니다. 저는 데이터의 성격으로 인해 다른 표현을 테스트하고 있습니다. (자세한 내용은 알려 드릴 수는 있지만, 제가 일하고있는 교수님

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matplotlib를 사용하여 1D 가우스 혼합 모델의 pdf를 그리는 방법

가우스 혼합 모델을 플롯하려고합니다. 다음 코드는 2 개의 개별 가우시안을 그릴 수 있지만 교차하는 곳에서는 선이 매우 선명하고 충분히 부드럽지 않습니다. 1D GMM의 PDF를 플로팅 할 수있는 방법이 있습니까? def plot_data(): mu = [-6, 5] var = [2, 3] sigma = [np.sqrt(var[0

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keras를 사용하여 가우스 혼합 모델 구현

나는 tensorflow 백엔드가있는 keras를 사용하여 Gaussian Mixture Model을 구현하려고합니다. 구현 방법에 대한 지침이나 예가 있습니까?

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Anistropic points clustering

K-means 방법은 이방성 포인트를 처리 할 수 없습니다. DBSCAN과 Gaussian Mixture 모델은 scikit-learn에 따라 작업 할 수 있습니다. 두 가지 방법을 모두 사용하려고했지만 내 dataset에 대해 작동하지 않습니다. db = DBSCAN(eps=0.1,min_samples=5).fit(X_train,Y_train) la

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가우시안 혼합 모델 샘플링 그 아래에 주어진 코드 조각 그것에서 가우스 분포와 샘플 데이터를 생성하고, I 가지고

: I가 original_label 및 generated_label, 각각의 샘플의 개수를 체크 input = pd.read_csv("..\\data\\input.txt", sep=",", header=None).values gmm = GMM(n_components=5).fit(input) sampled = gmm.sample(input.shape[0]

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드라이브 API를 사용하여 공유 드라이브 파일을 비밀번호로 보호하는 방법

회사 G-Suite 관리자가 공유하는 파일을 읽고 쓸 수있는 Google 드라이브 API를 사용하는 산업용 Android 애플리케이션을 개발 중입니다. 애플리케이션은 직원 업무용 프로필에 설치되고 Google 모바일 관리를 사용하여 관리됩니다. 직원은 회사 고유의 데이터베이스를 채우는 응용 프로그램을 사용하여 공유 파일을 다운로드합니다. 그런 다음 응용 프

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mvnpdf()는 산출 SIGMA mustbe aquare, I는 행렬이 symetric, 정부 호 행렬

: sigma=[0.1085 0.1085 0.1085; 0.1085 0.1085 0.1085; 0.1085 0.1085 0.1085]; I 다음 errpr 기기 수령하고 : mvnpdr(rgb_pt,mu,sigma); 로서 : e 선에 대한 SIGMA mustbe a aquare, symetric, positive definit

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training UBM with customkit

나는 이미 SIDEKIT (감정 인식과 거의 같은 감정 인식을 위해 추출한 데이터에서 GMM-UBM 모델을 학습하려고합니다. 저는 또한 스피커 인식과 거의 동일합니다. 또한 HDF5 기능 파일을 이해하지 못합니다. 체계). 내 데이터는 모양이있는 ndarray (1101,78)입니다 [78은 음향 피처의 수이고 1101은 피처 벡터 (프레임)의 수입니다.