有时我们需要来自 pdf 混合的样本，其中观察到 1 个以上的峰。 例如，用于分析非参数核密度估计方法的优劣。 通过使用拒绝方法，此函数从 N 个正态（高斯）分布的混合（平均和）生成随机数。 它还给出了混合概率密度函数 (pdf) 作为可选输出。 3个高斯分布生成的500个样本的例子如图所示，即通过以下命令： >> X = umgrn([-4 0 5],[1 2 1.5],500); >> 图； 历史（X）； 有关更多详细信息，请参阅“帮助 umgrn”。 作者： 1. Avan Suinesiaputra (avan.sp@gmail.com) 2. Fadillah Tala (fadil.tala@gmail.com)

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com

最近学习高维混合高斯分布的EM算法，本程序是一个MATLAB程序实现的EM算法。希望对初学者有一点点的帮助。

二维混合高斯分布的EM算法（matlab）

对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类最终得到样本属于哪个高斯分布的概率和各分布的均值方差