EM算法的matlab实现

资 源 简 介

应用背景 在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。 关键技术 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算： 第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； 第二步是最大化(M)，最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。 M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。

详 情 说 明

应用背景：

在统计计算中，最大期望(EM)算法是一种用于寻找参数最大似然估计或最大后验估计的算法，其概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望算法常用于机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。在实际应用中，最大期望算法可以用于图像分割、语音识别、自然语言处理等领域。

关键技术：

最大期望算法通过两个步骤来交替计算。第一步是计算期望(E)，利用现有的隐藏变量估计值，计算其最大似然估计值。第二步是最大化(M)，通过最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。在 M 步上找到的参数估计值会被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行，直到收敛为止。

最大期望算法的优点在于，它可以在含有隐含变量的模型中进行参数估计，同时也可以处理缺失数据的情况。此外，它还可以用于模型选择和聚类分析中，具有广泛的应用前景。