GMM贝叶斯matlab代码

GMM（高斯混合模型）是一种常用的概率建模方法，在统计学和机器学习中用于数据聚类和密度估计。在MATLAB中，我们可以使用`gmdistribution`函数以及相关的工具箱来进行GMM的创建、训练和应用。

下面是一个简单的步骤概述：

% 导入所需库
% （如果尚未安装，可以使用命令：addpath('statistics.toolbox') 或者 install Statistics and Machine Learning Toolbox）
% 加载数据
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为你实际的数据文件

% 初始化GMM模型参数
numComponents = 3; % 高斯分布的数量
options = statset('MaxIter', 1000); % 设置迭代次数

% 训练GMM模型
model = fitgmm(data(:,1:end-1), 'Normal', numComponents, options);

% 分析模型
[posterior, means, covariances] = analyze(model, data(:,1:end-1)); % 后验概率，均值，协方差

% 应用模型进行预测
predictedLabels = classify(model, data(:,1:end-1));

% 结果可视化
scatter(data(:,1), data(:,2), [], predictedLabels, 'filled');
hold on;
plot(means(:,1), means(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 2);