用matlab写一段GMM聚类算法

好的，以下是一个简单的GMM聚类算法的Matlab代码：

% 随机生成一些数据点
rng(1); % 设置随机数种子
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);
        randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 定义GMM模型参数
K = 2; % 聚类数目
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛阈值
cov_type = 'full'; % 协方差矩阵类型
regularize = 1e-6; % 对角线元素正则化参数

% 初始化GMM模型参数
[labels, mu, Sigma, w] = gmm_init(data, K);

% 迭代更新GMM模型参数
for iter = 1:max_iter
    % E-step: 计算后验概率
    gamma = gmm_e_step(data, mu, Sigma, w);

    % M-step: 更新模型参数
    [mu, Sigma, w] = gmm_m_step(data, gamma, cov_type, regularize);

    % 计算似然函数
    lp = gmm_log_likelihood(data, mu, Sigma, w);

    % 判断收敛
    if iter > 1 && abs(lp - lp_old) < tol
        break;
    end
    lp_old = lp;
end

% 打印聚类结果
fprintf('GMM clustering result:\n');
for k = 1:K
    fprintf('Cluster %d: %d points\n', k, sum(labels==k));
end

% 绘制聚类结果
gmm_visualize(data, labels, mu, Sigma);

其中，`gmm_init`函数用于初始化GMM模型参数，`gmm_e_step`函数用于计算后验概率，`gmm_m_step`函数用于更新模型参数，`gmm_log_likelihood`函数用于计算似然函数，`gmm_visualize`函数用于绘制聚类结果。您可以根据需要自行编写这些函数的实现。