使用Java实现EM算法
EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)是一种迭代的优化算法,用于在存在隐变量的概率模型中进行参数估计。它通过两个步骤交替进行:E步骤(Expectation)和M步骤(Maximization)。在E步骤中,根据当前参数的估计值计算隐变量的期望值;在M步骤中,根据隐变量的期望值更新参数的估计值。这个过程会不断迭代,直到收敛到某个局部最优解。
在下面的示例中,我们将使用Java实现一个简单的EM算法来估计一个高斯混合模型的参数。高斯混合模型是由多个高斯分布组成的概率模型,每个高斯分布对应一个隐藏的随机变量。
import java.util.Arrays;
public