matlab - Matlab 中缺失数据的期望最大化

Question

我必须使用EM来估计两个类中每个类的高斯分布的均值和协方差。他们也有一些缺失的属性。

每个对象的类都是已知的。因此，问题基本上简化为拟合缺失元素的高斯模型。

哪个是最好使用的库？

ECM算法与EM算法有何不同？

Answer 1

如果您有权访问统计工具箱，则可以使用 GMDISTRIBUTION使用 EM 算法拟合高斯混合模型的类。

这是一个例子:

%# sample dataset
load fisheriris
data = meas(:,1:2);
label = species;

%# fit GMM using EM
K = 2;
obj = gmdistribution.fit(data, K);

%# assign points to mixtures: argmax_k P(M(k)|data)
P = posterior(obj, data);
[~,mIDX] = max(P,[],2);

%# GMM components
obj.mu             %# means
obj.Sigma          %# covariances
obj.PComponents    %# mixture weights

%# visualize original data clusters
figure
gscatter(data(:,1), data(:,2), label)

%# visualize mixtures found
figure
gscatter(data(:,1), data(:,2), mIDX), hold on
ezcontour(@(x,y)pdf(obj,[x y]), xlim(), ylim())

如果没有，请查看优秀的 Netlab Toolbox ，因为它有 GMM 实现。