高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
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[返回Spark教程首页] 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM） 是一种概率式的聚类方法，属于生成式模型，它假设所有的数据样本都是由某一个给定参数的 多元高斯分布 所生成的。
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正交高斯混合模型 OGMM
动态高斯混合模型 Dynamic gaussian mixture model ; DGMM
基于高斯混合模型 Gaussian Mixture Model ; GMM
有限高斯混合模型 Finite Gaussian mixture model
并行高斯混合模型 Parallel GMMs
分层高斯混合模型 Hierarchical gaussian mixture Model
因子分析高斯混合模型 FAGMM
自适应高斯混合模型 adaptive GMM ; Adaptive Gaussian Mixture Model
用高斯混合模型 Gau ian Mixture Model
提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法。
A range image segmentation algorithm based on Gaussian mixture model of surface normal is proposed.
在算法方面，高斯混合模型(GMM)是目前最成功的一种说话人识别模型。
In algorithm ways, Gaussian mixture model (GMM) is the most successful speaker recognition model at present.
再针对具体的自动标注过程，建立了基于高斯混合模型的自动图像标注模型。
And then, taking into account the specific process of automatic image annotation, we built the automatic image annotation model based on Gaussian mixture model.
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