文件名称:
GMM-Optim:将EM算法用于多类高斯混合模型，并使用optimtool进一步优化-源码
开发工具:
文件大小: 125kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：GMM优化
期望最大化（EM）算法是找到一组统计参数（即高斯数据集的均值和方差）的局部最大似然估计的好方法。 该项目展示了如何为多维，多维高斯数据实现EM算法，以及如何使用MATLAB的优化工具箱进一步完善MLE估计器。
笔记
GMM.m是主要的.m文件。 用户定义数据集的真实均值，方差和比例，然后在GaussianNormalDist.m中随机生成。 负对数可能性目标函数是通过GMM_negloglik.m计算的。 在获得EM估计值之后， optimtool将使用Nelder-Mead / Simplex和BFGS Quasi-Newton进一步完善EM估计值。
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