EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation

资 源 简 介

％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation％％ Inputs:％ X(n，d) - input data， n=number of observations， d=dimension of variable％ k - maximum number of Gaussian components allowed％ ltol - percentage of the log likelihood difference betw

详 情 说 明

在本文中，我们将介绍一种名为EM算法的方法，用于估计k维高斯混合模型。输入数据包括一个n行d列的矩阵X，其中n表示观测值的数量，d表示变量的维数。此外，还需要给定以下参数：最大高斯组件数k，对数似然差异的百分比ltol（如果没有则为[]），最大迭代次数maxiter（如果没有则为[]），是否绘制1D或2D情况下的GM的标志pflag（如果没有则为[]），以及初始W、M、V的结构（如果没有则为[]）。

使用上述输入数据和参数，该算法将估计出高斯混合模型的权重W(1,k)、均值向量M(d,k)、协方差矩阵V(d,d,k)和对数似然值L。

需要注意的是，为了让您更好地理解此方法，我们将对其中涉及的一些数学概念进行解释，并提供一些实例来说明其应用。