用Matlab进行高斯混合模型的变分贝叶斯推理

用Matlab进行高斯混合模型的变分贝叶斯推理

在机器学习和统计建模中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）被广泛应用于聚类、密度估计和异常检测等领域。变分贝叶斯推理（Variational Bayesian Inference）是一种常用的方法，用于近似推断概率模型中的隐变量和参数。本文将介绍如何使用Matlab实现高斯混合模型的变分贝叶斯推理，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些必要的工具箱。在Matlab中，我们可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox来处理高斯混合模型。如果尚未安装该工具箱，可以通过以下命令安装：

install toolbox('Statistics and Machine Learning Toolbox')

接下来，我们将生成一个简单的高斯混合模型作为示例。假设我们有两个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布具有不同的均值和协方差矩阵。以下是示例代码：

% 生成高斯混合模型数据
rng(