基于MATLAB的EM算法实现

简介：
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。