使用Java实现EM算法

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本文介绍了如何使用Java实现EM算法,该算法在存在隐变量的概率模型中进行参数估计。通过E步骤计算隐变量期望值,M步骤更新参数估计值,不断迭代直至收敛。示例中展示了用Java实现EM算法来估计高斯混合模型参数的过程,包括定义数据集、参数初始化、责任值计算和均值方差更新。这个基础示例可帮助理解并应用EM算法。

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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;

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