EM（Expectation-Maximization，期望最大化）算法是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在本压缩包中，"em算法matlab代码-gmi高斯混合插补1"的描述表明，它包含了一个使用MATLAB实现的EM算法，专门用于Gaussian Mixture Imputation（高斯混合插补）。高斯混合模型（GMM）是概率密度函数的一种形式，由多个高斯分布加权和而成，常用于数据建模和聚类。 GMM在处理缺失数据时，可以作为插补方法，因为每个观测值可能属于一个或多个高斯分布之一。当数据有缺失时，EM算法通过不断迭代来估计最佳的高斯分布参数以及数据的隐含类别，从而对缺失值进行填充。 在MATLAB中实现EM算法，通常会包含以下步骤： 1. **初始化**：随机选择高斯分布的参数，包括均值（mean）、协方差矩阵（covariance matrix）和混合系数（weights）。 2. **期望（E）步**：利用当前的参数估计每个观测值属于每个高斯分量的概率（后验概率），并计算这些概率的加权平均值，用以更新缺失数据的插补值。 3. **最大化（M）步**：基于E步得到的后验概率，重新估计每个高斯分量的参数。这包括计算每个分量的均值、协方差矩阵和混合权重。 4. **迭代与终止**：重复E步和M步，直到模型参数收敛或者达到预设的最大迭代次数。收敛可以通过比较连续两次迭代的参数变化来判断。 在压缩包中的"a.txt"可能是代码的说明文档，解释了代码的结构和使用方法；而"gmi-master"很可能是一个文件夹，包含了实现EM算法和高斯混合插补的具体MATLAB代码文件。具体代码通常会包含函数定义，如`initialize()`用于初始化参数，`expectation()`执行E步，`maximization()`执行M步，以及主函数`em_gmi()`将这些步骤整合在一起。 学习和理解这个代码，你可以深入理解EM算法的工作原理，以及如何在实际问题中应用高斯混合模型处理缺失数据。这对于数据分析、机器学习和统计推断等领域都具有重要意义。通过阅读和运行这段代码，你还可以锻炼自己的编程和调试技能，进一步提升在MATLAB环境下的数据处理能力。

ADS版图优化方法—使用EM-Cosimulation对版图进行OPTIM的ADS工程 下载前查看博客：https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/136989115

Oracle 10.2.0.4EM证书过期补丁p8350262_10204_Generic

基于时空量子真空中潜在力的各种表现形式，例如霍金辐射和Unruh温度，我们解决了一个重大悖论，这与NASA科学家关于建造一种几乎无燃料的航天器的一项非常重要的建议有关。 简而言之，初步的实验室工作表明NASA的电磁驱动项目是可行的，并且多次实验和测量表明它是真实的。 然而，该提议违反了经典力学的基本原理，即牛顿第三定律。 这个悖论的解决原则上是很直接的。 情况很简单，尽管该提议似乎基于古典力学和古典思想，但只是表面上如此。 从根本上讲，NASA的EM驱动方案不是经典物理学，而是基于量子宇宙学的真空力和宇宙暗能量密度的理论。 实际上，该提议与霍金的辐射和Unruh温度有着密切的联系，在本短文的主体中，在E-无穷大Cantorian时空理论和D. Gross的“杂种超弦理论”的框架内对此进行了详细解释。 简而言之，我们的解释的精髓是将EM驱动器视为准电磁腔，其有效事件视域类似于霍金黑洞发射辐射的活动视域，从而最终导致推动航天器前进所需的推力。 另外，通过利用分形时空自我相似性，我们证明了宇宙飞船将在整个整个宇宙的大范围内遭受另一种宇宙推力。

EM（期望最大）算法估计GMM（混合高斯分布）参数，基于python实现； 使用KMeans算法进行参数初始化

EM算法和SAGE算法实现matlab仿真代码 原理有时间了会更新

简单实用，适用于大数据量数据，用kmeans初始均值。

联想昭阳 N4620 KX-6640MA Win10 驱动包(USBHost,TCM,EM,VGA,Aratek)

SWAT-EM是用于设计和分析电机绕组系统的软件。 目前支持的是具有任意相位的旋转磁场绕组（永磁电动机，感应电动机，同步磁阻电动机）。 这可以是分布式的全螺距绕组，分布式的分数槽绕组或齿形线圈绕组。

数据集： Id R F M 1 27 6 232.61 2 3 5 1507.11 3 4 16 817.62 4 3 11 232.81 5 14 7 1913.05 6 19 6 220.07 7 5 2 615.83 8 26 2 1059.66 9 21 9 304.82 10 2 2 1227.96 11 15 2 521.02 代码： # -*- coding: utf-8 -*- # @File : k-means.py # @Date : 2020-02-18 9:58 # @Author : admin