用matlab编写的GMM算法

资 源 简 介

用matlab编写的GMM算法

详 情 说 明

GMM（高斯混合模型）是一种常见的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模。通过将多个高斯分布线性组合，GMM能够灵活地拟合各种形状的数据分布。在MATLAB环境中，使用EM（期望最大化）算法可以有效地估计GMM的参数，包括均值、协方差矩阵和各高斯成分的权重。

在GMM的实现中，EM算法通过迭代优化逐步提高模型对数据的拟合度。E步（期望步）计算各数据点对每个高斯成分的后验概率，M步（最大化步）则根据这些概率重新估计模型的参数。这一过程反复进行，直到参数收敛或达到预设的迭代次数。

MATLAB提供了强大的矩阵运算和概率计算功能，使得GMM的实现更加简洁高效。用户可以通过调整高斯成分的数量来平衡模型的复杂度和泛化能力。GMM广泛应用于聚类分析、异常检测和密度估计等领域，其灵活的建模能力使其成为机器学习中的重要工具。