EM算法参数估计matlab
时间: 2023-11-13 19:54:49 浏览: 144
EM算法是一种常用的参数估计方法,可以用于处理含有隐变量的概率模型。在Matlab中,可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数fitgmdist来实现高斯混合模型的EM算法参数估计。
具体步骤如下:
1. 准备数据集
2. 初始化高斯混合模型参数
. 迭代执行E步和M步,直到收敛
4. 输出估计的高斯混合模型参数
以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 准备数据集
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
% 初始化高斯混合模型参数
k = 3; % 高斯分布个数
gmm = fitgmdist(X, k);
% 迭代执行E步和M步,直到收敛
options = statset('MaxIter', 500);
gmm = fitgmdist(X, k, 'Options', options);
% 输出估计的高斯混合模型参数
mu = gmm.mu;
sigma = gmm.Sigma;
p = gmm.ComponentProportion;
disp('mu:');
disp(mu);
disp('sigma:');
disp(sigma);
disp('p:');
disp(p);
```
相关问题
用EM算法投硬币MATLAB
EM算法可以用于投掷硬币的模拟,下面是一个简单的MATLAB代码示例:
```matlab
% 设置硬币正面朝上的概率
p_true = 0.7;
% 生成硬币投掷的观测数据
n = 1000; % 投掷次数
x = binornd(1, p_true, n, 1); % 生成二项分布数据
% 初始化EM算法参数
p = 0.5; % 硬币正面朝上的概率的初始值
p_prev = p;
% 迭代优化
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛阈值
for i = 1:max_iter
% E步:计算隐变量的后验概率
q = p.^x.*(1-p).^(1-x);
q = q./(q+(1-p).^x.*p.^(1-x));
% M步:最大化似然函数
p = sum(q.*x)/sum(q);
% 判断是否收敛,如果收敛则跳出循环
if abs(p-p_prev) < tol
break;
end
p_prev = p;
end
% 输出结果
fprintf('真实概率:%f\n', p_true);
fprintf('估计概率:%f\n', p);
```
其中,`binornd`函数用于生成二项分布数据,`q`表示隐变量的后验概率,即硬币正面朝上的概率。在每次迭代后,根据估计的概率更新`q`和`p`的值,直到达到收敛条件为止。最终输出的是真实概率和估计概率。
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