图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。 图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。

基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现

这个是em算法的matlab实现程序，可以很好的用em算法进行设计。

项目反应理论irt中运用em算法进行参数估计.pdf

混合高斯em算法matlab源码可算三个参数.7z

13.5 区间估计原理 区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总 体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可 能不包含。 *============================begin================================= capt prog drop bb prog bb drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear /*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/ quietly sum x end ***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb g n=_n *在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间 g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100) g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100) *在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量 g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) *考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零 g zsign=(zlow<5& zhigh>5)

10-EM算法.7z

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

资源有三个m文件，主要是实现EM算法，数据聚类通过多高斯分量