gmm聚类em算法matlab
时间: 2023-08-26 07:05:14 浏览: 55
在MATLAB中,可以使用统计与机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)来实现GMM聚类和EM算法。下面是一个基本的示例代码:
```matlab
% 生成一些样本数据
rng(1); % 设置随机种子
data = [mvnrnd([1, 2], [1, 0.5], 100); mvnrnd([4, 5], [1, 0.5], 100)];
% 使用GMM聚类进行数据拟合
gmm = fitgmdist(data, 2); % 2表示聚类的数量
% 使用EM算法进行参数估计
options = statset('Display', 'final');
gmm = fitgmdist(data, 2, 'Options', options, 'Regularize', 0.01);
% 可视化结果
figure;
hold on;
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 'filled');
h = ezcontour(@(x, y)pdf(gmm, [x, y]), [-2, 7], [-2, 7]);
h.LineWidth = 1.5;
hold off;
```
这段代码首先生成了一些二维样本数据,然后使用`fitgmdist`函数对数据进行GMM聚类拟合。可以通过设置`'Options'`参数来使用EM算法进行参数估计。最后,使用`ezcontour`函数可视化聚类结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求调整代码以适应你的数据。请确保已经安装了Statistics and Machine Learning Toolbox,并参考MATLAB的文档以获取更多详细信息。