混合高斯概率密度模型,其参数估计可以通过期望最大化( EM) 迭代算法获得。-EM estimation parameters Gaussian mixture processes

Gray先生的大作，描述高斯混合矢量量化方法进行说话人识别的方法-Daisaku Mr. Gray describes the Gaussian mixture vector quantization approach to speaker recognition method

2类分类高斯混合模型 使用k-means的方法来初始化GMM， 基于EM算法计算出GMM模型参量。 测试GMM模型分别有2个，4个，8个混合成分-2-class classifier with Gaussian Mixture Models. Use the k-means method to initialize the GMM’s Then improve the GMM models iteratively based on the EM algo-rithm.

EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation