截尾数据的EM算法代码 matlab
时间: 2023-08-23 22:08:47 浏览: 87
以下是使用EM算法进行截尾数据建模的MATLAB代码示例:
```matlab
% 假设观测数据是从一个截尾分布中抽取的
% 需要估计分布的参数
% 生成截尾分布样本数据
alpha = 2; % 分布参数
n = 1000; % 样本数量
truncation_threshold = 5; % 截尾阈值
% 从截尾分布中抽取样本
data = trnd(alpha, n, 1);
data(data > truncation_threshold) = [];
% 初始化参数估计值
mu_init = mean(data);
sigma_init = std(data);
alpha_init = 1 / mean(log(1 + data / truncation_threshold));
% EM算法
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6; % 收敛阈值
mu = mu_init;
sigma = sigma_init;
alpha = alpha_init;
for iter = 1:max_iter
% E步骤
w = exp(-alpha * (data - truncation_threshold));
w = w / sum(w);
% M步骤
mu_new = sum(w .* data) / sum(w);
sigma_new = sqrt(sum(w .* (data - mu_new).^2) / sum(w));
alpha_new = 1 / mean(log(1 + data / truncation_threshold));
% 判断是否收敛
if abs(mu_new - mu) < tolerance && abs(sigma_new - sigma) < tolerance && abs(alpha_new - alpha) < tolerance
break;
end
% 更新参数估计值
mu = mu_new;
sigma = sigma_new;
alpha = alpha_new;
end
% 打印估计结果
disp(['Estimated mu: ', num2str(mu)]);
disp(['Estimated sigma: ', num2str(sigma)]);
disp(['Estimated alpha: ', num2str(alpha)]);
```
这段代码假设观测数据是从一个截尾分布中抽取的,然后使用EM算法估计该分布的参数。需要指定分布的参数alpha、样本数量n和截尾阈值truncation_threshold。代码会根据观测数据进行迭代计算,直到达到收敛条件。最后输出估计的mu、sigma和alpha值。
请根据实际情况修改代码中的参数和截尾分布类型,以适应你的具体需求。
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