MATLAB高斯混合模型EM估计算法工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了高斯混合模型（GMM）的EM算法参数估计，功能模块化，包含初始化、E步、M步和收敛判断等独立函数。用户只需运行主函数即可自动完成参数估计，便捷高效。

详 情 说 明

高斯混合模型EM估计工具箱

项目介绍

本项目基于期望最大化（EM）算法实现高斯混合模型（GMM）的参数估计。采用模块化设计，将参数初始化、E步计算、M步计算和收敛判断等功能封装为独立函数。用户可通过运行主程序一键完成从数据读取到结果可视化的完整流程。项目提供样本数据集，支持外部Excel/CSV数据导入，并具备参数估计过程的可视化分析能力。

功能特性

• 完整EM算法实现：包含期望步骤（E-step）和最大化步骤（M-step）的完整迭代流程
• 灵活的参数配置：支持自定义混合成分数量（K值）、收敛阈值和最大迭代次数
• 多维度数据支持：可处理任意维度的观测数据，每列为特征，每行为样本
• 收敛过程监控：实时跟踪对数似然值变化，提供参数变化轨迹图
• 结果可视化：支持1D/2D数据的散点图与等高线可视化展示
• 模块化设计：各功能模块独立封装，便于维护和扩展

使用方法

1. 数据准备：将样本数据保存为Excel（.xlsx）或CSV格式，确保数据格式正确（特征按列排列）
2. 参数设置：在main.m中修改用户参数（K值、收敛阈值、最大迭代次数）
3. 运行主程序：执行main.m启动参数估计流程
4. 结果分析：查看输出的估计参数、收敛报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱（用于概率密度计算）
• 支持Excel文件读取的数据处理工具箱（若使用Excel数据源）

文件说明

主程序文件整合了数据读取、参数初始化、EM算法迭代循环、收敛判断和结果输出等核心功能。该文件负责协调各个模块的执行顺序，实现从原始数据输入到最终参数估计的全自动化流程，同时生成收敛过程的可视化图表和模型拟合效果图。