混合高斯em算法matlab源码可算三个参数

资 源 简 介

混合高斯em算法matlab源码可算三个参数

详 情 说 明

混合高斯模型与EM算法原理 混合高斯模型通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布，其核心参数包括：每个高斯成分的权重系数、均值向量和协方差矩阵。EM算法通过迭代执行E步（期望计算）和M步（最大化）来优化这些参数。

MATLAB实现关键步骤 初始化阶段：随机设定各高斯成分的权重、均值和协方差，需满足权重和为1。 E步计算：根据当前参数，计算每个数据点属于各成分的后验概率（责任值）。 M步更新：利用责任值重新估计权重、均值和协方差。权重更新为责任值的均值，均值更新为加权平均，协方差更新为加权散度矩阵。 收敛判断：当对数似然函数变化量小于阈值时终止迭代。

参数估计注意事项 协方差矩阵需添加正则项避免奇异问题。 可通过多次随机初始化避免局部最优。 成分数量K通常根据BIC/AIC准则选择。

扩展应用场景 该算法适用于图像分割、语音特征建模等任务，MATLAB的矩阵运算特性可高效实现向量化计算。若需处理高维数据，可考虑对角协方差矩阵简化计算。