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《MATLAB实现GMM高斯分布混合模型的聚类结果可视化》
1.项目背景介绍在数据科学和机器学习领域中，聚类是一种无监督学习的基本方法，主要目的是在没有标签数据的情况下，根据数据本身的相似性对数据集进行分组。传统聚类方法（如K-meant）简单而高效，但假设每个簇为球形并存在均匀的方差分布，这种假设在复杂的真实数据场景中往往不成立。GMM是一种概率模型，它假设数据由多个高斯分布（成分）生成，通过期望最大化（EM）算法估计这些成分的参数，从而更灵活地拟合复杂数据分布。这种方法在图像分割、模式识别、生物信息学等领域具有广泛应用价值。本项目将通过。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143728617
该项目主要应用于哪些领域(多选)
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电力负荷预测与调度优化
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新能源电力系统的负荷管理
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智能电网的智能调度与资源优化
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电力系统风险管理与应急响应
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电力市场交易与负荷预测服务
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高频次用电数据分析和优化
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智能配电系统调度和实时控制
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能源管理与电力负荷预测
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健康监测与早期预警
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