アプリオリな情報を最大限に活用して制約を追加できるようにするために、(通常の EM ベースではなく) フィッティング/分類にギブス サンプリング ベースのアプローチを使用する多変量 GMM の C++ 実装を探しています。多くの場合、ディリクレ プロセス ガウス混合モデルまたは DPGMM として知られています。
私はすでにこれをMatlabに実装していますが、このコードの変換に時間を費やすのではなく(はい、コードは組み込みのmatlabコーダーを使用して変換しますが、現在はさまざまな追加のMatlabライブラリに依存しています)。また、効率も重要です。GMM を 1 秒間に何度も大規模なデータ セットに適合させます。
したがって、すでによく知られている効率的なコードが存在するかどうかを知りたいと思っています。最初の検索ではあまりヒットしませんでした。