一个EM算法的简单实例展示，背景，算法边界和运算结果对比都很清楚，包含代码分析

用matlab实现EM算法

em算法matlab代码慢病毒 该存储库提供了MATLAB代码，可以根据数据估算稳定的动态系统（DS）。 它仅在MATLAB 2016a中进行了测试，但应与任何现代MATLAB版本兼容。 它用作优化界面，并将求解器作为子模块包含在内，但是您可以使用YALMIP支持的任何其他选择的求解器（请检查所支持的求解器列表）。 对于非凸问题，它依赖。 如果您使用此代码进行研究，请引用 J. Medina and A. Billard, 'Learning Stable Task Sequences from Demonstration with Linear Parameter Varying Systems and Hidden Markov Models'. In Conference on Robot Learning (CoRL), Mountain View, U.S.A., 2017.' 您可以观看有关解释此算法的演讲。 要先运行代码，请先进行初始化并更新相应的子模块。 在终端中，转到您的lpv_em文件夹 $ cd your_lpv_em_folder 然后 $ git submod

《机器学习》第七章后半部分代码，包括利用BIC、EM算法为基础构建贝叶斯网络，并利用吉布斯采样算法对实现对网络的“查询”。贝叶斯网络的构建采用了贪心算法。基于BIC、EM算法生成的贝叶斯网络没有进行较多验证，但从经验简单观察，应该具有一定正确性。

01_案例一：EM分类初识及GMM算法实现 02_案例二：GMM算法分类及参数选择案例 03_案例三：GMM的不同参数 04_案例四：EM无监督算法分类鸢尾花数据

EM算法经典著作，超清晰版。EM算法是参数估计、聚类、机器学习甚至CT图像重建的经典算法，本书对其有系统的讲解及广泛的应用背景介绍。

可扩展且灵活的概率PCA用于大规模遗传变异数据 笔记： 现在不维护该存储库。 请检查 我们提出了一种可扩展且精确的算法来计算遗传变异数据的主要成分。 我们的方法基于先前提出的概率PCA，PPCA的潜在变量模型（Roweis，1999； Tipping和Bishop，1999），其中PCA出现在小方差极限内。 潜在变量模型公式化导致了一种迭代EM算法，该算法用于计算具有时间复杂度O（KMN）的主成分，以每次迭代计算N个个体和M个SNP上的K个主成分。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 在Linux机器上，需要以下软件包才能编译和使用软件包。 g++ cmake make 正在安装 安装FastPPCA非常简单。 只需在linux机器上发出以下命令 git clone https://github.com/aman71197/fa

高斯混合模型EM算法，通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。

介绍了EM算法原理，及其在高斯混合模型中应用，并编程用matlab实现，评估其性能

包括数据预处理，聚类算法的评价指标，内容浅显