用于聚类的matlab的EM算法

资 源 简 介

用于聚类的matlab的EM算法

详 情 说 明

EM算法（期望最大化算法）是一种经典的迭代优化方法，常用于聚类分析，特别是在高斯混合模型（GMM）的参数估计中。MATLAB作为一种高效的数值计算工具，提供了良好的矩阵运算支持，非常适合实现EM算法。

核心思路 EM算法通过交替执行E步（期望步）和M步（最大化步）来优化模型参数： E步（Expectation）：基于当前参数估计，计算每个数据点属于各个高斯分布的后验概率。 M步（Maximization）：利用E步得到的后验概率，更新高斯分布的均值、协方差和混合系数，以最大化似然函数。

实现优化 为了提高MATLAB程序的运行速度，可以采取以下策略： 向量化计算：利用MATLAB的矩阵运算替代循环，显著提升效率。 预分配内存：避免在循环中动态扩展数组，减少内存分配开销。 对数域计算：在对数空间处理概率值，防止数值下溢问题。

应用场景 EM算法特别适合处理以下任务： 无监督聚类（如K均值算法的概率扩展）。 数据缺失情况下的参数估计。 多维数据的概率密度建模。

程序共享时，建议封装为函数，提供清晰的输入输出接口，并附上示例调用方式以便快速验证。