Quiero usar modelos gaussianos de mezcla para clustering de datos (usando un algoritmo de maximización de expectativa (EM), que asigna probabilidades posteriores a cada densidad de componente con respecto a cada observación). ¿Existe una biblioteca de C++ que tenga modelos de mezcla de Gauss implementados junto con el conjunto de datos de muestra y ejemplos?Biblioteca/framework C++, API para modelos Mixture en aprendizaje automático
Aquí hay un C++ implementation. Sin embargo, recomiendo la codificación desde cero si está tratando de aprender. Esto es bastante fácil con una biblioteca matricial decente. He tenido un buen éxito con el Scythe Statistical Library.
Es fácil encontrar conjuntos de datos de muestra. El antiguo faithful geyser dataset es un clásico.
que podría llegar tarde, pero se puede echar un vistazo a http://itpp.sourceforge.net/current/mog.html
Ésta es una muestra de Python: http://scikit-learn.sourceforge.net/auto_examples/mixture/plot_gmm_classifier.html
comprobar la aplicación subyacente.
La Armadillo C++ library tiene una implementación de múltiples subprocesos (paralelizada) de k-medias y maximización de expectativas (EM) para modelos de mezcla gaussianos (GMM).
Consulte la clase gmm_diag para obtener más información.
Lo mejor que he usado es MLPack,
http://www.mlpack.org/doxygen.php?doc=classmlpack_1_1gmm_1_1GMM.html.
Puede encontrar un ejemplo de implementación en mi proyecto https://github.com/kerdemdemir/speakerFinder/blob/master/trainer.h
se ve bien, no se compilarán previamente bin para MS VC++ 2008/2010? – iceman
No conozco precompilado para Windows, aquí está el enlace a la guía de compilación e instalación para Windows: http://itpp.sourceforge.net/current/installation.html#msvc – Arash