EM算法的MATLAB实现,EM算法是HMM中用于随机过程模型参数训练的经典算法...

资 源 简 介

EM算法的MATLAB实现,EM算法是HMM中用于随机过程模型参数训练的经典算法...

详 情 说 明

EM算法（期望最大化算法）是处理隐变量模型参数估计的强大工具，尤其在隐马尔可夫模型（HMM）中表现突出。该算法通过迭代交替执行E步（期望计算）和M步（最大化），逐步逼近模型参数的最大似然估计。

在HMM场景中，EM算法主要用于解决以下核心问题：当观测序列可见而状态转移概率、发射概率等参数未知时，如何通过观测数据反推最优参数。其MATLAB实现通常分为三大模块——初始化参数、迭代优化和收敛判断。

初始化阶段需合理设定转移矩阵和发射矩阵的初值，这对避免局部最优至关重要。E步通过前向-后向算法计算隐变量的期望统计量，而M步则用这些统计量更新模型参数。MATLAB的矩阵运算优势可高效处理这些步骤中的大量概率乘积与求和操作。

实际应用中需注意两点：一是通过对数似然函数监测收敛性，二是引入平滑技术防止零概率问题。该算法虽不保证全局最优，但因其稳定性和可解释性，仍是HMM参数训练的首选方案之一。