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Matlab与CCS生成的代码-ManifoldEM_Matlab: 歧管EM算法的Matlab实现

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简介:
ManifoldEM_Matlab项目提供了歧管EM(期望最大化)算法在MATLAB中的实现,并包含如何将其代码集成到CCS环境的相关说明。 ManifoldEM是一个独立的MATLAB程序,用于从单粒子低温电子显微镜数据提取连续构象变化。该工具由威斯康星大学密尔沃基分校(UWM)Ourmazd研究小组开发,并已在多项研究成果中介绍其基础方法。 如果您使用ManifoldEM,请引用以下论文: - Dashti, A. 等人,《核糖体的轨迹为布朗纳米机》,美国国家科学院院刊,111,17492-7(2014)。 - Dashti, A., Mashayekhi, G., Shekhar, M. 等人,《从单粒子快照中检索生物分子的功能途径》。NatCommun 11, 4734 (2020)。 ManifoldEM需要具有特定方向和散焦值的Cryo-EM快照(对准文件)。预处理数据并提取方向和其他相关参数可以使用任何适当的软件工具完成。在本存储库中,提供了一个MATLAB函数getStarFile.m用于从.star文件中提取信息,并将其转换为ManifoldEM所需的格式。 默认情况下,图像堆栈采用.mrcs 文件格式,但可根据需要调整以支持其他数据格式。

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  • MatlabCCS-ManifoldEM_Matlab: EMMatlab
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    ManifoldEM_Matlab项目提供了歧管EM(期望最大化)算法在MATLAB中的实现,并包含如何将其代码集成到CCS环境的相关说明。 ManifoldEM是一个独立的MATLAB程序,用于从单粒子低温电子显微镜数据提取连续构象变化。该工具由威斯康星大学密尔沃基分校(UWM)Ourmazd研究小组开发,并已在多项研究成果中介绍其基础方法。 如果您使用ManifoldEM,请引用以下论文: - Dashti, A. 等人,《核糖体的轨迹为布朗纳米机》,美国国家科学院院刊,111,17492-7(2014)。 - Dashti, A., Mashayekhi, G., Shekhar, M. 等人,《从单粒子快照中检索生物分子的功能途径》。NatCommun 11, 4734 (2020)。 ManifoldEM需要具有特定方向和散焦值的Cryo-EM快照(对准文件)。预处理数据并提取方向和其他相关参数可以使用任何适当的软件工具完成。在本存储库中,提供了一个MATLAB函数getStarFile.m用于从.star文件中提取信息,并将其转换为ManifoldEM所需的格式。 默认情况下,图像堆栈采用.mrcs 文件格式,但可根据需要调整以支持其他数据格式。
  • EMMatlab
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    本资源提供了一套详细的MATLAB代码和教程,用于理解和实现期望最大化(EM)算法。内容涵盖了从理论基础到实际编程应用的全过程。 实现期望最大化算法EM,对混合模型进行参数估计,得到参数的具体值。
  • EMMatlabDynamicFactorModel_Julia
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    本资源包含两个部分:一是关于使用MATLAB实现期望最大化(EM)算法的代码;二是利用Julia语言构建动态因子模型的示例。适合研究统计学习和时间序列分析的学者参考。 EM算法在MATLAB中的代码用于实现动态因子模型。这是我在GitHub上的首次尝试。如果我能成功推送更新版本的自述文件,则会显示此消息。 该项目是在Julia语言中实施的,涉及两个主要步骤:初始化起始矩阵(包括卡尔曼滤波所需的观测和过渡矩阵)。我们通过主成分分析及简单OLS方法获取参数初始值。之后利用EM算法进行迭代以优化似然性,并更新相关参数。在后续阶段,计划进一步探索贝叶斯范式的估计方法(例如使用Gibbs抽样或Metropolis-Hastings算法)。 该项目的主要目标是,在学习模型的同时测试Julia语言是否比MATLAB更适合运行该动态因子模型代码,从而实现更快的计算速度。
  • 基于MATLABEM
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    本项目采用MATLAB编程环境,实现了Expectation-Maximization(EM)算法,用于处理缺失数据和参数估计问题,适用于混合模型分析。 使用MATLAB实现EM(期望最大化)算法涉及编写代码以迭代地估计模型参数。首先需要定义初始参数,并通过E步计算隐变量的期望值。然后在M步中,利用这些期望值来更新模型参数。重复这个过程直到收敛为止。 具体步骤包括: 1. 初始化参数。 2. 执行E步:根据当前的参数估算出数据中的隐藏信息(如缺失的数据点或者未观测到的状态)的概率分布。 3. 进行M步:使用从上一步得到的信息来更新模型参数,最大化期望对数似然函数。 4. 重复步骤2和3直到达到预设的最大迭代次数或满足收敛条件。 实现时需要注意选择合适的初始值以避免陷入局部最优解,并且要确保算法能够正确处理缺失数据的问题。此外,在实际应用中可能还需要考虑计算效率以及如何有效地存储中间结果等问题。
  • EMMatlab程序
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    本程序为基于Matlab的EM(期望最大化)算法实现代码,适用于数据分析与统计学习中的参数估计问题。 基于高斯混合模型的EM算法程序是用MATLAB编写的。
  • EMMatlab程序
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法实现程序,适用于初学者学习及研究中快速应用。代码详细注释便于理解与修改。 基于高斯混合模型的EM算法程序使用MATLAB编写。
  • EMMATLAB-EM_GMM:用EM高斯混合模型拟合
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    这段MATLAB代码实现了利用期望极大(EM)算法对数据进行高斯混合模型(GMM)拟合,适用于聚类分析和概率建模。 EM算法在Matlab中的代码实现(例如EM_GMM)用于拟合高斯混合模型(GMM)。以下是使用该方法安装GMM的步骤: 函数定义:`P=trainGMM(data, numComponents, maxIter, needDiag, printLikelihood)` 参数说明: - `data`: 一个NxP矩阵,其中行代表点,列代表变量。例如N个二维点将有N行和2列。 - `numComponents`: 高斯混合模型的成分数量 - `maxIter`: 运行期望最大化(EM)算法拟合GMM的最大迭代次数 - `needDiag`:设置为1表示需要对每个组件使用对角协方差矩阵。
  • EM完整Matlab
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    本资源提供了一个完整的Matlab实现的EM(期望最大化)算法示例代码,适用于初学者学习和理解EM算法的工作原理及其在实际问题中的应用。 在图像处理方面,我编写了一个关于EM算法的完整Matlab代码,花费了很长时间。
  • EMMatlab程序源.zip
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    本资源提供了一个用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法的完整实现源代码。适用于初学者学习和理解该算法的基本原理及应用实践。包含了详细的注释与示例数据,帮助用户快速上手并进行相关研究或项目开发。 【程序老媛出品,必属精品】资源名:matlab 实现EM算法 程序源码.zip 资源类型:程序源代码 源码说明:基于matlab实现的EM算法程序,包含完整代码,非常适合借鉴学习 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • EMMatlab-期望最大化(EM): Matlab应用
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB中使用期望最大化(EM)算法进行参数估计,并提供了具体的代码示例和应用场景。通过理论解释与实践操作相结合的方式,帮助读者深入理解EM算法的工作原理及其在实际问题解决中的作用。 EM算法代码在MATLAB中的实现涉及期望最大化(EM)方法的应用。该方法用于统计模型中处理依赖于不可见潜在变量的情况,并旨在找到参数的最大似然或最大后验估计值。EM通过交替执行两个步骤来迭代:E步,其中计算使用当前参数估计的对数可能性函数;以及M步,在此过程中确定最大化期望的可能性的新参数集。 在此示例中,我们首先从两个正态分布生成标记点的数据集,并将其作为真实数据对照组保留。之后重新组合标签并为新的未标记数据运行EM算法。通过这种方式,EM能够准确地对混合模型进行聚类分析并且估计出用于绘制这些分类的正态分布参数。 实验结果表明,在迭代过程中误差逐渐减少,且在一次迭代后得到的结果是:mu1 = [1.2662 1.7053] 和 mu2 = [3.6623 3.0902]。这些估计值有效地反映了两个正态分布的位置中心点,从而证明了EM算法的有效性与准确性。