偏标记学习中辨识消岐策略的PL-EM算法的代码，你可以帮我找到吗

PL-EM算法是偏标记学习的一种常用算法，用于解决标记不完全的情况下的分类问题。以下是PL-EM算法的Python代码实现，其中包括辨识消岐策略的部分：

import numpy as np

def pl_em(X, Y, w, p, q, max_iter=100, tol=1e-4):
    """
    PL-EM算法
    X: 特征矩阵
    Y: 标记矩阵
    w: 初始权重向量
    p: 初始正标记概率向量
    q: 初始负标记概率向量
    max_iter: 最大迭代次数
    tol: 收敛阈值
    """
    n, m = X.shape
    k = Y.shape[1]  # 标记个数

    # E步
    for t in range(max_iter):
        w_prev, p_prev, q_prev = w, p, q

        # 计算后验概率
        P = np.zeros((n, k))
        for i in range(n):
            for j in range(k):
                if Y[i, j] == 1:
                    P[i, j] = p[j] * np.exp(np.dot(X[i], w))
                else:
                    P[i, j] = q[j] * np.exp(-np.dot(X[i], w))
            P[i, :] /= np.sum(P[i, :])

        # 计算权重向量
        w = np.zeros(m)
        for j in range(k):
            w += (1 / n) * np.dot(X.T, (Y[:, j] - P[:, j]))

        # 计算正标记概率向量和负标记概率向量
        p = np.zeros(k)
        q = np.zeros(k)
        for j in range(k):
            p[j] = np.sum(Y[:, j] * P[:, j]) / np.sum(Y[:, j])
            q[j] = np.sum((1 - Y[:, j]) * P[:, j]) / np.sum(1 - Y[:, j])

        # 辨识消岐策略
        for i in range(n):
            if np.sum(Y[i, :]) > 1:
                j = np.argmax(P[i, :])
                Y[i, :] = 0
                Y[i, j] = 1

        # 判断收敛
        if np.linalg.norm(w - w_prev) < tol and np.linalg.norm(p - p_prev) < tol and np.linalg.norm(q - q_prev) < tol:
            break

    return w, p, q, Y

在这个实现中，辨识消岐策略被包含在了算法的主循环中。如果对于某个样本，它具有多个标记，则选择后验概率最大的标记作为其最终的标记，即使用 `np.argmax(P[i, :])` 来找到最大的后验概率对应的标记。然后，将其它标记设置为0，最大概率对应的标记设置为1，即使用 `Y[i, :] = 0` 和 `Y[i, j] = 1` 来实现。这样，就能够保证每个样本最终只有一个标记。