可视化3D GMM
是指可视化的三维高斯混合模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种概率模型，用于对多个高斯分布进行加权组合，以逼近任意复杂的概率分布。可视化3D GMM则是将GMM模型在三维空间中进行可视化展示。
GMM模型的分类：GMM模型可以用于聚类分析和密度估计。在聚类分析中，GMM可以将数据集划分为多个类别，每个类别由一个高斯分布表示。在密度估计中，GMM可以通过拟合数据集的分布来估计未知数据点的概率密度。
GMM模型的优势：GMM模型具有以下优势：
- 灵活性：GMM模型可以适应各种形状的数据分布，因为它是由多个高斯分布组合而成的。
- 高维数据处理：GMM模型可以处理高维数据，因为它可以在每个维度上独立地建模。
- 软聚类：GMM模型可以为每个数据点分配属于每个类别的概率，而不是硬性地将其分配给一个类别，这对于模糊聚类非常有用。
可视化3D GMM的应用场景：可视化3D GMM可以应用于多个领域，例如：
- 数据可视化：可视化3D GMM可以帮助我们更好地理解和分析数据集的分布情况，特别是在高维数据的情况下。
- 图像处理：可视化3D GMM可以用于图像分割和目标识别，通过对图像像素进行聚类，可以将图像中的不同物体或区域分离出来。
- 机器学习：可视化3D GMM可以用于生成模型，例如生成对抗网络（GAN）中的生成器模型，通过学习数据集的分布，生成新的样本。
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我想知道是否有一种方法可以在3D中可视化来自Mclust的集群。我知道你可以在2D中可视化集群，但我对添加第三维很好奇。你怎么做到的？
浏览 22提问于2020-08-26得票数 2
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，并绘制了结果：x_y_grid = [] fornp.array(x_y_z_grid)
fig = plt.figure()longer_eval_range_gmm =
浏览 1提问于2014-06-11得票数 2
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我正在使用matplotlib进行可视化。我需要3d可视化，也在我的可视化动画。我在matplotlib中搜索了3d可视化和动画，但没有得到任何有用的信息。是否可以使用matplotlib进行3d可视化和动画。我可以研究它的链接有哪些？
浏览 3提问于2013-04-26得票数 2
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如果我用相同的颜色和标签名称重复情节，标签将出现多次：fig = plt.figure() x_3d = label*np.ones_like(x)我可以制作上面的图片
from mpl_toolkits.mplot3d i
浏览 1提问于2016-07-21得票数 7
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我希望我的kinect输出为3d可视化。有没有人可以建议我在windows中以3D形式可视化kinect输出的简单方法
提前感谢
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我有一张图像，它由一个黑白文档组成，背景是不同颜色的。我需要自动检测图像中的文档。有没有人能推荐一些自动检测文档的方法？
在使用各种阈值方法之后，我能够得到以下输出：
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图像的高斯混合模型聚类
、、、、
#covariance choices, full, tied, diag, spherical
gmm_model = GMM(n_components=k, covariance_type='full').fit(img2) #tied works better than full
#Put numbers back= 1] #Removes background pixels (intensities 0
浏览 6提问于2022-06-21得票数 0
如果我用Matplotlib绘制3d图：fig = plt.figure()x = [1,2,3,4]legend = False
ax.plot(x_3d, x, y, color='black&#x
浏览 2提问于2016-07-27得票数 2
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下面是我代码的一部分： trigger_gmm() = 0 def spatter_tracking_cb(ts, clusters):global trigger_gmm log.append([ts, cluster['id'= 1 trigger_gmm = 0
p
浏览 15提问于2022-07-18得票数 0
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我有一个3D空间，我将其离散为体素(体积的立方体)。我在这样的空间中也有一组三维点。我想知道给定体素中的预期点数。为此，我选择了GMM作为模型，但我不知道如何从µ、sigma和每个高斯的权重开始计算我想要的值。到目前为止，我设法适应了GMM (很简单)：我想通过hold on;
for i = 1:k
浏览 2提问于2014-10-29得票数 0
前面的问题：如何使用sklearn.mixture.GaussianMixture ( GMM )中的weights_init参数来从由单独的python包执行的K-Means的输出中初始化GMM？Requirement：确保将外部K-Means算法与scikit-learn的GMM配对在默认的GMM初始化方法中产生相同的行为。GMM的默认实现如下：
gmm = GaussianMixture(n_
浏览 1提问于2020-09-01得票数 0
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3回答
我有一个numpy数组，如：[[[ 4.64 -1.93] [[ 3.65 2.89]我想添加另一个2x2矩阵，例如：[[ -1.24 2.34]得到：[[[ 4.64 -1.93] [[ 3.65 2.89] [[-1.24 2.34]我尝试过：g
浏览 0提问于2019-01-28得票数 4
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因此，我基本上需要的是，例如，对于a=2，我希望W_(a-1)引用一个名为W_1的矩阵，W_(a)表示一个名为W_1的矩阵，最后，GMM_(a-1)$par应该引用GMM_(1)$par。for (a in 2:100){ for (i in 1:(nrow(gmm_i))){ }
gmm_N
浏览 1提问于2013-10-11得票数 0
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我想要可视化此数据，如下面的示例图像所示：在我看来，似乎需要一定程度的透明度，可能与每个体素的价值有关。也就是说，值越高，体素对其背后的事物越不“透明”。我甚至不确定该如何开始。这里有一些简单的代码，它使我的数据量，所以我现在想要的是尝试和可视化它。我该如何可视化上面的数据，或者类似的东西呢？谢谢。
浏览 3提问于2013-10-14得票数 4
from sklearn.mixture import GaussianMixture
gmm.means_ = adj_meansgmm.weights_ = weights
gmm.predict_proba(我正在为计程车旅行的最终目的地拟合gmm</em
浏览 1提问于2019-08-15得票数 2
1回答
我的批次大小是64，所以TensorFlow希望收到64批次的3D点，如：(64,1024,3)。ops['labels_pl']: current_label[start_idx:end_idx], ops['mu_pl']: gmm.means_,
ops['sigma_pl']:
浏览 21提问于2019-01-29得票数 0
1回答
图像直方图的高斯混合模型
、、、、
gmm = GaussianMixture(n_components = 3)gmm_x = np.linspace(0,255,256)
fig,gmm = Gaussia
浏览 2提问于2017-08-21得票数 10
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帮助我在Anylogic中建立模型。例如，当启动模型时，应该有一个用于在二维和三维视图之间切换的按钮。该怎么做呢？
浏览 2提问于2018-04-10得票数 3
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我有一些3D重建的数据，我需要在MATLAB中可视化。这是相当多的数据，大约1000x1000x1000，所以我很自然地做了一些有效的可视化。
有什么想法可以从2D和3D的角度对其进行可视化吗？
浏览 1提问于2015-04-20得票数 2
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