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EM算法及De novo基序发现（附文档和代码）

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简介：
本资源介绍EM算法在生物信息学中的应用，特别是针对从头开始识别DNA或蛋白质序列中保守基序的方法。附带相关文档与完整代码供学习实践。 与生物信息相关的核苷酸序列模式分类问题可以通过算法文档和MATLAB程序实现来解决。

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  • EM算法及De novo基序发现（附文档和代码）
    优质
    本资源介绍EM算法在生物信息学中的应用，特别是针对从头开始识别DNA或蛋白质序列中保守基序的方法。附带相关文档与完整代码供学习实践。 与生物信息相关的核苷酸序列模式分类问题可以通过算法文档和MATLAB程序实现来解决。
     
  • EM算法教程及程序代码
    优质
    本教程全面解析期望极大（EM）算法理论与应用，涵盖原理讲解、步骤演示，并提供详细编程实例和代码实现，适合初学者深入学习。 EM算法是一种期望最大化方法，包括E步（Expectation）和M步（Maximization）。以下是关于EM算法的讲义和程序内容：EM算法通过迭代的方式进行参数估计，在每次迭代中先计算隐变量的期望值，然后根据这个期望值来更新模型参数。这样的过程不断重复直至收敛。
     
  • EM算法的Matlab代码及实现
    优质
    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。
     
  • EM算法介绍及其代码实现简述
    优质
    本文介绍了EM（期望最大化）算法的基本原理和应用，并通过示例详细讲解了如何用Python等语言实现该算法。 EM算法是机器学习中的一个重要工具，全称为期望最大化算法。该算法主要包含两个步骤：E步（估计预期值）和M步（重新估计参数）。通过反复执行这两个步骤直至达到收敛条件来实现模型的优化。
     
  • DE算法的MATLAB代码
    优质
    这段MATLAB代码实现了一种优化算法——差分进化（DE）算法，适用于解决各类数值最优化问题。通过调整参数，用户可以针对不同场景进行高效求解。 项目代码：YPEA107 项目标题：在MATLAB中实现差分进化（DE） 出版者：Yarpiz 开发者：S. Mostapha Kalami Heris（Yarpiz团队成员）
     
  • 基于EM算法的GMM分类代码实现
    优质
    本项目采用期望最大化（EM）算法实现了高斯混合模型（GMM）的分类功能，并提供了详细的代码示例和文档。 EM算法可以用于实现二维混合高斯模型的分类。
     
  • MATLAB中的DE算法代码
    优质
    本代码实现了一种在MATLAB环境下的差分进化（DE）算法，适用于解决各种优化问题。通过调整参数，用户可以针对特定需求进行高效求解。 DE算法的MATLAB代码运行速度快且效果好，代码简洁易懂。
     
  • EM算法MATLAB代码-EM_GMM：用EM算法实现高斯混合模型拟合的代码
    优质
    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算法的Matlab实现程序
    优质
    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。
     
  • EM算法的Matlab实现程序
    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。