迫切需要知道如何使用 MATLab 實現 EM 演算法

網上有對應的**，可以自己查一下！

EM 演算法和 MATLAB 演示簡介**（一維和多維高斯混合模型學習演算法）。

Web 鏈結。

1.EM演算法程式：

2. em image segmentation：

3.貝葉斯影象分割

沒有找到合適的程式** ：-

1.EM演算法程式：

2. em image segmentation：

3.貝葉斯影象分割

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x=varname2';

length=size(x,2);

pi0=;p0=;

q0=;pi=zeros(1,length);

a=zeros(1,length);mu 和 習 的乘積，b=零（1，長度）; 1-μ和習的乘積，p1=零（1，長度）;

p2=zeros(1,length);

mu=zeros(1,length);

對於 i=1：長度 %i 從 1mu（i）=（pi0*（p0..） 開始^x(i)))1-p0).

1-x(i)))/((pi0*(p0.^x(i)))1-p0).^1-x(i)))1-pi0)*(q0.

x(i)))1-q0).^1-x(i)))

a(i)=mu(i)*x(i);

b(i)=(1-mu(i))*x(i);

endpi=sum(mu)/length

p1=sum(a)/sum(mu)

p2=sum(b)/sum(1-mu)

是概率圖貝葉斯網路中的EM演算法嗎？

MATLAB中有現成的函式。

obj = ,k)

x 是資料，k 是聚類數。

有關其他用途，請參閱文件

如何使用 MATLAB 實現 EM 演算法，關於一組特定的資料集。

期望最大化演算法（MAXIMIZATION）是一種巨大的金鑰調製演算法，用於對具有隱藏變數的概率引數模型進行最大似然估計或最大後驗概率估計。