EM algorithm based on constrained mixture Gaussion model

资 源 简 介

EM algorithm based on constrained mixture Gaussion model

详 情 说 明

EM算法（期望最大化算法）在约束高斯混合模型中的应用是一种经典的统计学习方法，主要用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。其核心思想是通过交替执行E步（期望计算）和M步（最大化参数更新）来迭代优化模型参数。

在高斯混合模型中，每个数据点被认为来自多个高斯分布的加权组合。当引入约束条件（如协方差矩阵限制、均值限制或权重限制）时，模型能更好地适应特定场景需求。EM算法的E步会计算各数据点属于每个高斯分布的后验概率，而M步则在约束条件下更新分布的均值、协方差和混合系数。

这种方法的优势在于能处理不完整数据，并通过约束避免过拟合。典型的应用场景包括图像分割、语音识别和异常检测等。需要注意的是，算法对初始值敏感，且可能收敛到局部最优解，实践中常通过多次随机初始化来改善结果。