GMM模型参数估计的MATLAB仿真

GMM模型参数估计的MATLAB仿真

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种常用的概率模型，常用于数据建模和聚类分析。GMM模型由多个高斯分布组成，每个高斯分布被称为一个分量，通过估计GMM模型的参数，可以对数据进行建模和分析。在本文中，我们将使用MATLAB进行GMM模型参数的估计，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一些数据用于GMM模型的参数估计。为了简化问题，我们假设我们有一个一维的数据集，其中包含了从多个高斯分布中采样得到的数据。我们可以使用MATLAB的randn函数生成符合高斯分布的随机数据。以下是生成数据的MATLAB代码：

% 生成数据
rng(0); % 设置随机数种子，以确保生成的数据可复现
N = 1000;