C ++ библиотека / фреймворк, API для моделей Mixture в машинном обучении

Question

Я хочу использовать модели гауссовой смеси для кластеризации данных (используя алгоритм максимизации ожидания (EM), который назначает апостериорные вероятности для каждой плотности компонентов относительно каждого наблюдения). Существует ли библиотека c ++, в которой реализованы модели гауссовских смесей, а также образцы данных и примеры?

Answer 1

Библиотека Armadillo C ++ имеет многопоточную (распараллеленную) реализацию k-средних и максимизации ожидания (EM) для гауссовых моделей смесей (GMM).

См. Класс gmm_diag для получения дополнительной информации.

Answer 2

Лучшее, что я использовал, это MLPack,
http://www.mlpack.org/doxygen.php?doc=classmlpack_1_1gmm_1_1GMM.html.

Вы можете найти пример реализации в моем проекте. https://github.com/kerdemdemir/speakerFinder/blob/master/trainer.h

Answer 3

Возможно, уже поздно, но вы можете взглянуть на http://itpp.sourceforge.net/current/mog.html

Answer 4

Вот одна реализация C ++ . Однако я рекомендую писать код с нуля, если вы пытаетесь учиться. Это довольно легко с приличной библиотекой матриц. У меня был хороший успех со Статистической библиотекой Косы .

Легко найти образцы данных. Старый верный набор данных гейзеров - это классика.

Answer 5

Это пример Python: http://scikit -learn.sourceforge.net / auto_examples / смесь / plot_gmm_classifier.html

Проверьте базовую реализацию.