Python编程实现EM算法
时间: 2024-06-18 09:01:14 浏览: 11
EM(Expectation-Maximization)算法是一种迭代的统计学习方法,常用于估计隐含变量的模型参数。在Python中,虽然没有直接内置的EM算法,但你可以使用Scikit-learn库(如`GaussianMixture`)或者自定义实现来应用这个算法。以下是一个简单的步骤:
1. 导入所需的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture
```
2. 初始化GaussianMixture模型(如果数据是高斯分布,GMM非常适合):
```python
gmm = GaussianMixture(n_components=2) # 假设有两个隐藏成分
```
3. **E步(Expectation)**:计算每个观测值属于各个成分的概率。这通常通过调用模型的`score_samples()`或`predict_proba()`方法完成:
```python
current_log_likelihood = gmm.score_samples(X)
current_assignments = gmm.predict(X)
```
4. **M步(Maximization)**:基于当前的分配,更新混合模型的均值、协方差和权重:
```python
gmm.fit(X, current_assignments)
```
5. **重复E-M循环**直到满足停止条件(比如达到预定的迭代次数或log-likelihood变化不大):
```python
converged = False
max_iterations = 100
for iteration in range(max_iterations):
old_params = gmm.get_params()
gmm.fit(X, current_assignments)
new_params = gmm.get_params()
if np.allclose(old_params, new_params, rtol=1e-3): # 如果参数接近收敛
converged = True
break
current_log_likelihood = gmm.score_samples(X)
```
6. 最后,你可以使用`gmm`的参数来了解模型。
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