高斯混合聚类算法实现C++

一个应用K-Mean动态聚类算法的C++代码例子。

GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的

基于混合高斯算法的matlab程序代码，该模型首先是对每个像素点分别建立个高斯分布来混合模拟该点的特征，多个分布能自适应的学习背景，然后通过不断调整各个分布的权重来实现背景的建模和及时更新。

混合高斯模型是一种经典的背景建模算法，用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来，对于多模态的背景有一定的鲁棒性，如：树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。

一个利用em算法，求解高斯混合模型的聚类源程序！

EM算法解决混合高斯模型问题。两个文件，一个是产生混合高斯数据，另一个是EM算法对混合高斯参数的估计

刚开始学的一种好的方法 里面的东西，是在matlab中使用的

可以方便地实现谱系数聚类，这里采用C++编的。希望能够帮到大家。谢谢。欢迎下载。

在C++下使用k-means聚类算法，实现图像分割，带数据，希望对大家有帮助~~

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊c均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则