帮我写一个删失数据的经验似然代码
时间: 2023-08-20 16:19:35 浏览: 43
删失数据的经验似然可以使用EM算法来求解。下面是一个简单的Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 构造数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, np.nan], [7, 8, 9]])
# 初始化参数
mu = np.nanmean(data, axis=0) # 均值
sigma = np.nanstd(data, axis=0) # 标准差
p = np.array([1/3, 1/3, 1/3]) # 混合系数
max_iter = 100 # 最大迭代次数
tol = 1e-6 # 收敛阈值
# EM算法
for i in range(max_iter):
# E步:计算隐变量
likelihood = np.zeros((data.shape[0], 3))
for j in range(3):
likelihood[:, j] = p[j] * np.exp(-0.5 * ((data - mu[j]) / sigma[j])**2) / (sigma[j] * np.sqrt(2 * np.pi))
likelihood = np.nan_to_num(likelihood)
likelihood /= np.sum(likelihood, axis=1, keepdims=True)
# M步:更新参数
p = np.mean(likelihood, axis=0)
mu = np.sum(likelihood[:, :, np.newaxis] * data[:, np.newaxis, :], axis=0) / np.sum(likelihood[:, :, np.newaxis], axis=0)
sigma = np.sqrt(np.sum(likelihood[:, :, np.newaxis] * (data[:, np.newaxis, :] - mu)**2, axis=0) / np.sum(likelihood[:, :, np.newaxis], axis=0))
# 判断收敛
if np.max(np.abs(likelihood - np.nan_to_num(likelihood))) < tol:
break
# 计算经验似然
log_likelihood = np.sum(np.log(np.sum(likelihood, axis=1)))
print('经验似然为:', log_likelihood)
```
这段代码是使用高斯混合模型来估计缺失数据的经验似然,其中`data`是输入数据,其中的缺失数据用`np.nan`表示。经过多次迭代后,可以得到缺失数据的经验似然。