MATLAB与Python联合实现在HQMMS-Stiefel流形上的EM算法

资源摘要信息:"em算法matlab代码-learning-hqmms-stiefel-manifold:学习hqmms-stiefel流形" EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的最大似然估计，或最大后验概率估计。EM算法分为两个步骤：E步（Expectation）和M步（Maximization），交替进行这两个步骤，直到收敛。 MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级技术计算语言和交互式环境。而QETLAB（Quantum Entanglement Theory LABoratory）是一个用于研究量子纠缠理论的工具箱，适用于MATLAB。Bioinformatics工具箱是MATLAB中用于生物信息学数据分析的工具集。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁明了的语法，易于学习，具有丰富的第三方库支持。autograd是一个用于自动求导的Python包，它可以方便地用于梯度的计算。 在本文中，描述的em算法matlab代码主要使用了Python和MATLAB的混合编程方式。Python用于梯度计算，而MATLAB用于其他所有的计算。这种跨平台的集成方式，可以让两个编程语言的各自优势得以发挥。 对于代码的运行，需要将"cosm"文件夹及其所有子文件夹添加到MATLAB的路径中，然后从"cosm"文件夹中运行实验。与本文中的三个数据集相关的脚本被组织在"evaluation_scripts"文件夹内。在每个子文件夹中，运行"*_exp.m"文件，设置模型超参数，然后运行实验。实验结果和学习的模型将被保存在相应的"results"文件夹中。 特别注意的是，本文介绍的模型超参数已经在"tuned_hyperparameters"文件夹中给出。如果按照本文所述设置超参数，产生的结果可能会好于"exp.m"。 本代码的开发和运行依赖于MATLAB2018b版本，如果使用其他版本可能会由于缺乏跨平台集成而导致错误。在运行时，需要在MATLAB中设置Python3.5解释器路径。 以上就是对"em算法matlab代码-learning-hqmms-stiefel-manifold:学习hqmms-stiefel流形"的详细解读。希望这些信息对你有所帮助。