EM算法的Matlab实现-期望最大化(EM): Matlab中的应用

简介：
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。