基于GMM的一维时序数据平滑算法
在本文中探讨GMM作为时间数据平滑算法的使用。GMM（Gaussian Mixture Model）是一种统计模型，常用于数据聚类和密度估计，但也可以在一定程度上用作时间数据平滑算法。
【GMM+KDE】基于MATLAB的GMM和KDE核估计得目标跟踪仿真
GMM是一种利用一定数量的小高斯函数混合逼近某变量的概率密度函数的方法，是在概率估计中常用的参数化模型，今年被广泛应用于模式识别领域。 一有限的GMM的描述非常简单，即由高新分布函数的任何凸组合形成一混合模型。对于n维实空间的随机变量x，利用GMM可以近似的表示其概率密度函数：
