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Figueroa和Billard在2018年发布的“一种应用于动态系统学习的物理一致贝叶斯非参数方法”的论文中提供了L-曲线的MATLAB代码
资源介绍
l-曲线矩阵代码phys-gmm
该软件包包含[1]中提出的“物理一致的贝叶斯非参数混合模型”（PC-GMM）的推理实现（Gibbs
Sampler）。
此方法用于自动（无需选择模型！）将GMM拟合到轨迹数据，同时确保每个高斯聚类的点表示/遵循线性动力学模型，换句话说，分配给每个高斯的点应在“位置”附近-空间，并在“速度”-空间中遵循相同的方向。
依存关系
[必要]
：Tom
Minka的库，其中包含高度优化的数学函数版本。
请在thirdparty/lightspeed目录中下载/安装它。
[可选]
：Frank
Wood的无限高斯混合模型（IGMM）/
Dirichlet过程（DP）混合模型Matlab实现。
如果要使用/测试给定GMM拟合功能的option
2
，则必须将其下载/安装在thirdparty/crp目录中。
如果您对此不感兴趣，则没有必要。
说明和内容
该软件包提供了物理上一致的GMM拟合方法，以及通过[Mu,
Priors,
Sigma]
=
fit_gmm()在中国餐厅流程构建之后，使用标准EM方法和贝叶斯非参数方法拟合GMM的示例和代码。通过填充其选项来实现以