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EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization）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。在许多机器学习和统计学问题中，EM算法被广泛应用于处理含有未观测数据（隐变量）的概率模型。在本压缩包中，你将找到EM算法的MATLAB源码实现，这将帮助你更好地理解和应用这一重要算法。 EM算法的基本步骤包括两个阶段：E（期望）阶段和M（最大化）阶段。在E阶段，算法基于当前的参数估计来计算隐变量的后验概率；在M阶段，算法通过最大化观察数据的对数似然函数来更新参数。这个过程反复进行，直到参数收敛或者达到预设的迭代次数。 MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合于数值计算和数据分析，因此是实现EM算法的理想选择。源码中可能包含以下几个关键部分： 1. **初始化**：设置初始参数，通常随机选取或者基于先验知识设定。 2. **E步骤**：根据当前参数，计算每个样本的隐变量（如类别分配）的期望值。 3. **M步骤**：利用E步骤得到的期望值，最大化观察数据的似然函数，更新模型参数。 4. **迭代与终止条件**：重复E和M步骤，直到参数变化极小或者达到预设的最大迭代次数。 5. **结果分析**：输出最终的参数估计，并可能包括模型验证和性能评估。 在实际应用中，EM算法常用于高斯混合模型（GMM）的参数估计，用于识别混合信号的成分，例如语音识别、图像分割或聚类分析。MATLAB源码实现通常会包含这些具体的应用示例。 理解并掌握EM算法不仅需要了解其基本原理，还需要对概率论、统计推断和矩阵运算有深入的理解。通过阅读和运行提供的MATLAB源码，你可以更直观地看到算法如何解决实际问题，并为自己的项目提供参考。 EM算法是一种强大而实用的统计工具，它在许多领域都有广泛应用。MATLAB中的实现为你提供了一个学习和实践EM算法的良好起点，通过深入研究和实践，你将能够熟练运用这一算法解决实际问题。