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47 using cv::ml::EM;
354 EM_Params(int _nclusters=10, int _covMatType=EM::COV_MAT_DIAGONAL, int _startStep=EM::START_AUTO_STEP,
398 Ptr<EM> em = EM::create();
399 em->setClustersNumber(params.nclusters);
400 em->setCovarianceMatrixType(params.covMatType);
401 em->setTermCriteria(params.termCrit);
402 if( params.startStep == EM::START_AUTO_STEP )
403 em->trainEM( trainData, noArray(), labels, noArray() );
404 else if( params.startStep == EM::START_E_STEP )
405 em->trainE( trainData, *params.means, *params.covs,
407 else if( params.startStep == EM::START_M_STEP )
408 em->trainM( trainData, *params.probs,
429 labels.at<int>(i) = static_cast<int>(em->predict2( sample, probs )[1]);
476 params.startStep = EM::START_AUTO_STEP;
477 params.covMatType = EM::COV_MAT_GENERIC;
482 params.startStep = EM::START_AUTO_STEP;
483 params.covMatType = EM::COV_MAT_DIAGONAL;
488 params.startStep = EM::START_AUTO_STEP;
489 params.covMatType = EM::COV_MAT_SPHERICAL;
494 params.startStep = EM::START_M_STEP;
495 params.covMatType = EM::COV_MAT_GENERIC;
500 params.startStep = EM::START_M_STEP;
501 params.covMatType = EM::COV_MAT_DIAGONAL;
506 params.startStep = EM::START_M_STEP;
507 params.covMatType = EM::COV_MAT_SPHERICAL;
512 params.startStep = EM::START_E_STEP;
513 params.covMatType = EM::COV_MAT_GENERIC;
518 params.startStep = EM::START_E_STEP;
519 params.covMatType = EM::COV_MAT_DIAGONAL;
524 params.startStep = EM::START_E_STEP;
525 params.covMatType = EM::COV_MAT_SPHERICAL;
549 Ptr<EM> em = EM::create();
550 em->setClustersNumber(nclusters);
551 em->trainEM(samples, noArray(), labels, noArray());
555 firstResult.at<int>(i) = static_cast<int>(em->predict2(samples.row(i), noArray())[1]);
563 fs << "em" << "{";
564 em->write(fs);
574 em.release();
579 em = Algorithm::load<EM>(filename);
591 errCaseCount = std::abs(em->predict2(samples.row(i), noArray())[1] - firstResult.at<int>(i)) < FLT_EPSILON ? 0 : 1;
652 Ptr<EM> model0 = EM::create();
656 Ptr<EM> model1 = EM::create();
