matlab做EM算法

以下是使用Matlab实现EM算法的一般步骤：

1.初始化模型参数，包括高斯分布的均值、方差和混合系数等。

2.计算每个样本点属于每个高斯分布的后验概率。

3.根据后验概率重新估计每个高斯分布的均值、方差和混合系数等。

4.重复步骤2和3，直到收敛或达到最大迭代次数。

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于使用EM算法对一组数据进行高斯混合建模：

% 读取数据
data = load('data.txt');

% 初始化模型参数
k = 2; % 高斯分布的数量
[m, n] = size(data);
mu = randn(k, n); % 随机初始化均值
sigma = repmat(eye(n), [1, 1, k]); % 初始化方差
pi = ones(1, k) / k; % 初始化混合系数

% EM算法迭代
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛阈值
for iter = 1:max_iter
    % E步：计算后验概率
    gamma = zeros(m, k);
    for i = 1:k
        gamma(:, i) = pi(i) * mvnpdf(data, mu(i, :), sigma(:, :, i));
    end
    gamma = gamma ./ sum(gamma, 2);

    % M步：重新估计模型参数
    Nk = sum(gamma, 1);
    for i = 1:k
        mu(i, :) = gamma(:, i)' * data / Nk(i);
        sigma(:, :, i) = (data - mu(i, :))' * diag(gamma(:, i)) * (data - mu(i, :)) / Nk(i);
        pi(i) = Nk(i) / m;
    end

    % 判断是否收敛
    if max(abs(Nk / m - pi)) < tol
        break;
    end
end

% 输出结果
disp('均值：');
disp(mu);
disp('方差：');
disp(sigma);
disp('混合系数：');
disp(pi);