EM Algorithm for Gaussian Mixture Model (EM GMM)：高斯混合的EM算法。-matlab开发

这个包通过期望最大化（EM）算法拟合高斯混合模型（GMM）。它适用于任意维度的数据集。 应用了多种技术来提高数值稳定性，例如在对数域中计算概率以避免浮点数下溢，这在计算高维数据概率时经常发生。 该代码还通过利用顶点化和矩阵分解进行了仔细调整以提高效率。 这种算法被广泛使用。 详细信息可以在伟大的教科书“模式识别和机器学习”或维基页面中找到http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation-maximization_algorithm 此功能强大且高效，但代码结构经过组织，易于阅读。 请尝试以下代码进行演示： 关闭所有; 清除; d = 2; k = 3； n = 500； [X,label] = mixGaussRnd(d,k,n); plotClass(X,label); m = 楼层（n/2）； X1 = X(:,1:m); X2 = X(:,(m