风光高斯混合模型MATLAB程序

风光高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种统计建模技术，在图像处理和计算机视觉中常用于描述复杂的数据分布，如自然风景图像中的像素点颜色或纹理特征。在MATLAB中，可以使用`gmdistribution`函数创建高斯混合模型，`fitgmdist`函数则用于估计模型参数。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入数据：首先，你需要加载一幅或多幅图像，并将其转换成适合分析的矩阵或向量形式，比如灰度值或色彩直方图。

image = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际图像文件名
data = mean(image(:)); % 或者使用更复杂的特征提取方法

2. 创建GMM：使用`gmdistribution`生成一个初始的高斯混合模型，指定需要的成分数量。

numComponents = 3; % 例如，假设有三个主要的分布
model = gmdistribution(numComponents);

3. 训练模型：利用`fitgmdist`函数拟合数据到模型，提供输入数据和初始参数。

model = fitgmdist(data, model); % 这里将数据和模型一起作为输入

4. 分析和可视化：你可以对模型进行评估、预测新的数据点或可视化各个高斯分布。

[weights, means, covariances] = analyze(model); % 获取权重、均值和协方差
predictedLabels = predict(model, data); % 预测数据点属于哪个高斯分布