EM算法实现概率PCA和因子分析降维技术教程

资源摘要信息:"概率PCA和因子分析是统计学和机器学习中的重要技术，它们都是降维技术的一种。它们的主要目的是将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要特征。这种方法在数据可视化、数据压缩、数据降噪等方面有广泛的应用。 概率PCA（Probabilistic Principal Component Analysis, PPCA）是PCA（主成分分析）的概率对应物。它不仅可以处理完整的数据，还可以处理有噪声和缺失的数据。PPCA的主要优点是可以进一步扩展到更高级的模型，例如混合PPCA、Bayesian PPCA或处理缺失数据的模型等。 因子分析（Factor Analysis, FA）是一种降维技术，它的目标是发现隐藏在多个变量中的潜在因子。这些潜在因子可以解释变量之间的相关性，也可以用于预测或分类。 EM（Expectation-Maximization）算法是一种迭代方法，用于在概率模型中找到最大似然估计。在PPCA和FA模型中，EM算法被用来估计模型的参数。 matlab是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它广泛应用于工程、科学、数学等领域。Matlab具有强大的数学运算能力和图形处理能力，使得它在处理复杂的数据分析和模型拟合方面具有显著优势。 这个包提供了几个主要使用EM算法来拟合概率PCA和因子分析模型的函数。代码简洁，易于阅读和学习。该软件包现在是PRML工具箱的一部分。PRML（Pattern Recognition and Machine Learning）工具箱是Matlab的一个扩展工具箱，它提供了一系列用于模式识别和机器学习的函数和类。"