高斯混合模型，算法

刚开始学的一种好的方法 里面的东西，是在matlab中使用的

function[WMVL] = EM_GM（XkltolmaxiterpflagInit）

 % [WMVL] = EM_GM（XkltolmaxiterpflagInit）
 

 %
 

 % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation
 

 %
 

 % Inputs:
 

 %   X（nd） - input data n=number of observations d=dimension of variable
 

 %   k - maximum number of Gaussian components allowed
 

 %   ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations （[] for none）
 
 %   maxiter - maximum number of iteration allowed （[] for none）
 

 %   pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only 0 otherwise （[] for none）
 
 %   Init - structure of initial W M V: Init.W Init.M Init.V （[] for none）
 

 %
 

 % Ouputs:
 
 %   W（1k） - estimated weights of GM

 %   M（dk） - estimated mean vect

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       7965  2010-11-04 19:45  高斯混合模型\EM_GM.asv

     文件       7961  2010-11-04 19:49  高斯混合模型\EM_GM.m

     文件      12029  2010-11-04 19:45  高斯混合模型\gauss.asv

     文件      12354  2010-11-04 16:32  高斯混合模型\gauss.m

     文件        784  2010-11-04 19:30  高斯混合模型\Init_EM.m

     文件        424  2010-11-04 19:23  高斯混合模型\Likelihood.m

     文件        475  2010-11-04 19:20  高斯混合模型\Maximization.asv

     文件        475  2010-11-04 19:48  高斯混合模型\Maximization.m

     文件        654  2010-11-04 19:29  高斯混合模型\Verify_Init.m

     文件        248  2010-11-04 19:25  高斯混合模型\Verify_ltol.m

     文件        278  2010-11-04 19:27  高斯混合模型\Verify_maxiter.m

     文件        248  2010-11-04 19:28  高斯混合模型\Verify_pflag.m

     目录          0  2010-11-04 20:05  高斯混合模型

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