MATLAB高斯混合模型聚类与数据拟合工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了多维数据的GMM参数估计与概率密度拟合，支持自动选择最优高斯分量数量，提供聚类分配与模型评估功能，适用于数据分析和模式识别任务。

详 情 说 明

基于GMM的高斯混合模型聚类分析与数据拟合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯混合模型(GMM)的聚类分析与数据拟合系统。通过期望最大化(EM)算法进行参数估计，支持多维数据的概率密度拟合和自动聚类分析。系统提供完整的模型评估框架，包括AIC/BIC指标计算和可视化展示功能，为数据分析和模式识别提供强大工具。

功能特性

• 多维GMM建模：支持任意维度数据的GMM参数估计与概率密度拟合
• 自动K值选择：集成多种准则自动确定最优高斯分量数量
• 高效EM算法：采用最大似然估计，支持多种初始化方法
• 全面评估体系：提供对数似然、AIC、BIC等模型质量评估指标
• 丰富可视化：生成聚类散点图、概率密度曲面和等高线图

使用方法

数据准备

输入数据应为N×D数值矩阵，建议进行标准化预处理以提高算法收敛稳定性。

参数配置

• K值：指定高斯分量数量（可选，支持自动选择）
• 最大迭代次数：控制EM算法迭代上限
• 收敛阈值：定义参数变化收敛条件
• 初始化方法：支持随机初始化和K-means初始化

运行流程

1. 加载数据矩阵并进行标准化预处理
2. 配置模型参数或启用自动K值选择
3. 执行EM算法进行GMM参数估计
4. 输出聚类结果和模型评估指标
5. 生成可视化图表展示分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 推荐内存：4GB以上（处理大规模数据时建议8GB+）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能闭环，包括数据预处理、模型参数配置、GMM训练与推理、结果评估和可视化生成。具体涵盖数据标准化处理、EM算法执行流程、聚类标签分配、概率矩阵计算、模型指标评估以及多种图表绘制功能，为用户提供一站式的GMM聚类分析解决方案。