fast EM GM algorithm solving long computation time in matlab

资 源 简 介

fast EM GM algorithm solving long computation time in matlab

详 情 说 明

在MATLAB中使用EM算法拟合高斯混合模型(GM)时，长时间计算是常见挑战。EM算法通过迭代的期望和最大化步骤估计参数，但面对高维数据或大量组件时，计算效率可能显著下降。以下是几种加速策略的思路：

初始化优化：合理选择初始参数能减少迭代次数。例如，使用K-means聚类结果作为初始均值，或基于数据分布先验初始化协方差矩阵。

并行计算：利用MATLAB的并行计算工具箱（如`parfor`）分配E步中每个数据点的后验概率计算任务，显著缩短单次迭代时间。

提前终止：设置收敛阈值和最大迭代次数的平衡。若对数似然函数变化低于阈值，可提前终止迭代避免冗余计算。

矩阵运算向量化：避免循环操作，改用MATLAB内置的矩阵运算函数（如`bsxfun`或隐式扩展）处理多维数据，提升单步执行效率。

降维预处理：对高维数据应用PCA等降维方法，减少协方差矩阵的计算复杂度，同时保留主要特征。

通过结合这些方法，可在保证模型精度的前提下有效降低EM-GM算法的计算耗时。