EM算法估计GMM

本程序为matlab程序。em算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。

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%第一类数据
mu1=[1.11.1];  %均值
S1=[0.20;00.6];  %协方差
data1=mvnrnd（mu1S1200）;   %产生高斯分布数据

%%第二类数据
mu2=[2.252.25 ];
S2=[0.60;00.2];
data2=mvnrnd（mu2S2200）;

%第三个类数据
mu3=[-0.252.25 ];
S3=[0.20;00.3];
data3=mvnrnd（mu3S3200）;
data =[data1;data2;data3];

figure（1）;
scatter（data1（:1）data1（:2）‘r‘）;
hold on
scatter（data2（:1）data2（:2）‘b‘）;
hold on
scatter（data3（:1）data3（:2）‘g‘）;
title（‘数据的原始分布‘）;

[meancovcoefp_for_GMM] = GMM_EM（data3）;
[~label] = max（p_for_GMM[]2）;
figure（2）
scatter（data（label==11）data（label==12）‘r‘）;
hold on
scatter（data（label==21）data（label==22）‘g‘）;
hold on
scatter（data（label==31）data（label==32）‘b‘）;
title（‘模型预测的数据分类‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件         784  2017-09-13 15:56  example_gmm_EM.m
     文件        1752  2017-09-13 16:38  GMM_EM.m
     文件        1304  2017-09-13 04:43  license.txt