高斯混合模型的em算法代码，文档粗略解析和代码。注释高斯混合，不是高斯过程混合。

Matlab实现EM算法，用于解决混合高斯模型， 包含用混合高斯模型生成测试数据的代码，包含二维图像生成代码，模式随机选取初值 和 用kmeans方法选取初值两种方式

本文描述了EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，有Matlab的详细程序

高斯混合模型意味着每个数据点（随机）从 C 类数据之一中抽取，概率 p_i 从第 i 类中抽取，并且每个类都分布为具有平均标准差 mu_i 和 sigma_i 的高斯分布。 给定从这种分布中提取的一组数据，我们试图估计这些未知参数。 这里用于估计的算法是 EM（期望最大化）。 简单地说，如果我们知道 N 个输入数据点中的每一个的类别，我们就可以将它们分开，并使用最大似然估计每个类别的参数。 这是 M 步。 E 步骤根据每个类的前一轮参数估计为每个数据点（软）选择（未知）类。 隐式地将数据分类（或聚类）到不同的类中，估计其参数。 当前代码仅适用于一维数据，主要用于说明混合模型和 EM 的想法，但很容易推广到更高维度。

EM算法是一种针对不带标签数据但类别有限的参数估计方法，通常用于估计混合高斯模型的参数训练。

R语言是一个开放的统计编程环境,提供一种集成的统计工具.随着互联网的发展,数据量越来越大,缺失数据现象也越来越多.如何在数据丢失的情况下,将数据分析结果达到最优,文章探讨R软件的强大计算、统计功能应用与EM算法中,使缺失数据分析达到最优化.

混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf

matlab实现matlab实现

用来做GMM高斯混合模型数据集，查看我的博客里面有详细的分析代码

em算法matlab代码图像分割 聚类算法的无监督图像分割 比较K均值聚类和EM算法的结果。 code.m：主要代码 GMmodel.m：高斯模型的Matlab函数