本资源提供期望最大化（EM）算法在MATLAB中的详细实现。适用于初学者和研究者学习并应用于实际问题求解，包含多种应用场景示例代码。
期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，在处理含有隐变量的概率模型时特别有效。本压缩包文件提供了EM算法的具体实现及其相关数据集与可视化结果。
我们深入理解EM算法的核心思想，它由两个步骤交替进行：E（期望）和M（最大化）。在E步骤中，根据当前参数计算每个观测点属于不同状态的后验概率；而在M步骤中，则利用这些概率更新模型参数以最大化似然函数。这个过程一直迭代直到参数收敛或达到预设的最大迭代次数。
在MATLAB环境中实现EM算法通常包括以下关键步骤：
1. **初始化**：设置初始参数，例如高斯混合模型中的均值、方差和混合系数。
2. **E步骤**：利用当前的参数估计计算每个观测数据点属于各个隐状态的概率（后验概率）。
3. **M步骤**：基于E步骤得到的结果重新估算模型参数。比如在高斯混合模型中，更新每个分量的均值、方差和混合系数。
4. **迭代**：重复执行上述两个步骤直到满足停止条件如参数变化小于预设阈值或达到最大迭代次数。
5. **结果评估与可视化**：使用MATLAB中的`plot`等函数展示数据分布模型拟合情况以及算法的性能。
压缩包可能包含以下文件：
- 主脚本（例如em_algorithm.m），用于执行整个EM流程；
- 数据集，供算法学习和测试；
- 可视化代码，如plot_results.m以显示结果；
- 结果图像文件展示了数据分布模型拟合及参数变化情况。
通过运行这个MATLAB实现，用户可以快速地应用到自己的数据集中体验其效果。这对初学者与研究人员来说是一个非常有价值的工具，有助于他们更好地理解和使用期望最大化算法，并提高对统计建模和参数估计的理解。
5星
