高斯混合模型EM算法实现

资 源 简 介

高斯混合模型EM算法实现

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据由多个高斯分布混合而成。EM算法是估计GMM参数的有效方法，通过迭代优化实现参数估计。

程序实现主要分为以下几个部分： 初始化阶段：需要设定高斯分布的数量和初始参数值 E步骤（期望步骤）：计算数据点属于每个高斯分布的后验概率 M步骤（最大化步骤）：基于E步骤的结果更新模型参数 收敛判断：检查参数变化是否小于设定阈值

参数估计函数分别处理均值、方差和权重三个核心参数。均值计算考虑了各数据点的归属概率，方差估计则反映了不同聚类的分布形态，权重表示每个高斯分布在混合模型中的比重。

使用此程序时，通过加载样本数据并运行主程序文件即可完成整个估计过程。电子表格格式的样本数据便于数据准备和结果验证。

EM算法在高斯混合模型中的应用展现了其在解决含隐变量问题上的独特优势，是机器学习中参数估计的重要方法。这种方法不仅适用于聚类分析，也可用于密度估计等任务。