通过EM算法的参数估计和分类识别——matlab仿真

通过EM算法的参数估计和分类识别——matlab仿真

EM算法是一种用于求解含有隐变量（或者说缺失数据）的概率模型参数的迭代算法。该算法被广泛地应用于各种领域，例如图像处理、自然语言处理、信号处理等。其中，EM算法在分类问题中的应用是最为常见的。本文将基于EM算法进行参数估计和分类识别的matlab程序进行详细讲解。

首先，我们需要定义一个高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM），该模型是EM算法的核心。GMM 是一种能够用一组具有不同均值和协方差矩阵的高斯分布来建立概率密度函数的模型。在分类问题中，通常我们需要对每个类别建立一个 GMM 模型，根据样本数据来估计模型参数。下面是基于EM算法的GMM参数估计(matlab)代码：

% 初始化GMM参数
K = 2; % 高斯分布个数
mu = [