8 #ifndef GAUSSIANMIXTURE_H
9 #define GAUSSIANMIXTURE_H
13 #include <Eigen/Dense>
16 class GaussianMixture;
33 Eigen::Ref<Eigen::MatrixXd>
mean();
35 Eigen::Ref<Eigen::VectorXd>
mean(
const std::size_t i);
37 double&
mean(
const std::size_t i,
const std::size_t j);
39 const Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd>
mean()
const;
41 const Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd>
mean(
const std::size_t i)
const;
43 const double&
mean(
const std::size_t i,
const std::size_t j)
const;
47 Eigen::Ref<Eigen::MatrixXd>
covariance(
const std::size_t i);
49 double&
covariance(
const std::size_t i,
const std::size_t j,
const std::size_t k);
51 const Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd>
covariance()
const;
53 const Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd>
covariance(
const std::size_t i)
const;
55 const double&
covariance(
const std::size_t i,
const std::size_t j,
const std::size_t k)
const;
57 Eigen::Ref<Eigen::VectorXd>
weight();
59 double&
weight(
const std::size_t i);
61 const Eigen::Ref<const Eigen::VectorXd>
weight()
const;
63 const double&
weight(
const std::size_t i)
const;
65 bool augmentWithNoise(
const Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd>& noise_covariance_matrix);