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This package solves the Dirichlet Process Gaussian Mixture Model (aka Infinite GMM) with Gibbs sampling. This is nonparametric Bayesian treatment for mixture model problems which automatically selects the proper number of the clusters.
I includes the Gaussian component distribution in the package. However, the code is flexible enough for Dirichlet process mixture model of any distribution. User can write your own class for the base distribution then let the underlying Gibbs sampling engine do the inference work.
Please try the demo script in the package.
This package is now a part of the PRML toolbox (http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55826-pattern-recognition-and-machine-learning-toolbox).
Citation pour cette source
Mo Chen (2026). Dirichlet Process Gaussian Mixture Model (https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55865-dirichlet-process-gaussian-mixture-model), MATLAB Central File Exchange. Extrait(e) le .
Remerciements
Inspiré par : EM Algorithm for Gaussian Mixture Model (EM GMM), Variational Bayesian Inference for Gaussian Mixture Model, Pattern Recognition and Machine Learning Toolbox
Catégories
En savoir plus sur Statistics and Machine Learning Toolbox dans Help Center et MATLAB Answers
Informations générales
- Version 1.0.0.0 (6,29 ko)
Compatibilité avec les versions de MATLAB
- Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
- Windows
- macOS
- Linux
| Version | Publié le | Notes de version | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 | update description |
