MATLAB改进高斯混合模型工具：快速概率密度估计与智能聚类

资 源 简 介

本MATLAB项目实现改进型GMM算法，优化初始参数选择以加速收敛。支持多维数据的概率密度拟合与自动聚类分析，动态确定最优高斯分量数量，内置模型验证模块，提升估计精度与效率。

详 情 说 明

基于改进型高斯混合模型的概率密度估计与数据聚类工具

项目介绍

本项目实现了一种改进型高斯混合模型算法，专门用于多维度数据的概率密度估计与自动聚类分析。通过优化初始参数选择机制，显著提升了模型的收敛速度与稳定性。工具集成了模型验证与可视化功能，为数据分析和模式识别提供全面支持。

功能特性

• 改进型GMM算法：采用优化的期望最大化算法，通过智能初始化策略提升收敛效率
• 自动聚类分析：基于贝叶斯信息准则动态确定最优高斯分量数量
• 多维数据支持：能够处理任意维度的数值型数据集
• 模型验证模块：通过交叉验证评估模型泛化性能
• 全面可视化：提供概率密度曲面、聚类散点图、收敛曲线等多种图表展示
• 灵活参数配置：支持自定义初始聚类数、迭代次数、收敛阈值等参数

使用方法

数据输入

输入数据应为n×d维数值矩阵，其中n为样本数量，d为特征维度。工具支持数据标准化和归一化预处理。

参数设置（可选）

• 初始聚类数量：指定高斯分量的初始个数
• 最大迭代次数：控制EM算法的最多迭代轮次
• 收敛阈值：定义模型收敛的判断标准

输出结果

• 模型参数：各高斯分量的均值向量、协方差矩阵、混合系数
• 聚类结果：每个样本的聚类标签和后验概率矩阵
• 性能指标：对数似然值、BIC准则值、聚类准确率（若提供真实标签）
• 可视化图表：概率密度分布图、聚类散点图、算法收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了改进型高斯混合模型的核心算法流程，包括数据预处理、参数初始化、期望最大化迭代优化、模型选择与验证等关键环节。该文件实现了自动确定最佳聚类数量的智能决策机制，并生成完整的聚类分析结果与可视化图表，用户可通过简单配置参数即可完成整个分析流程。