em聚类的matlab算法

EM聚类是一种常用的无监督学习算法，可以根据数据点的特征将它们分类成不同的簇。在MATLAB中，有现成的EM聚类算法可以直接调用。

MATLAB中的EM聚类算法主要包括以下步骤：

1.初始化，随机生成初始状态参数。

2.E步，利用当前状态参数计算每个数据点属于各个簇的概率，并统计每个簇的加权概率。

3.M步，利用计算出的加权概率重新更新状态参数。

4.重复2-3步骤，直到满足退出条件，如达到设定的最大迭代次数或收敛到一个稳定状态。

在MATLAB中，可以使用“gmdistribution.fit”函数来进行EM聚类。此函数需要输入数据集和需要聚类的簇的数量，并可以选择使用不同的协方差矩阵或先验概率矩阵等参数进行聚类。

例如，以下代码可以用于对一个包含100个2维数据点的数据集进行EM聚类，并将结果可视化：

x = randn(100, 2); % 生成数据集

gmfit = fitgmdist(x, 3); % 进行3类聚类

idx = cluster(gmfit, x); % 得到每个数据点的类别

scatter(x(:,1), x(:,2), [], idx) % 可视化聚类结果

总的来说，MATLAB中的EM聚类算法非常简便易用，能够快速地将数据分类成不同的簇，并可视化聚类结果以方便观察。