GMM聚类算法的贪心EM学习算法

EM 算法的 MATLAB 工具箱，用来搞定高斯混合模型（GMM）参数估计，挺顺手的一个资源。核心是实现了经典的 E 步和 M 步循环，用起来还蛮丝滑的，适合那种有隐藏变量的场景，比如图像分割、聚类这些。 EmGm脚本应该是里面的主力代码，负责整个EM过程。初始化参数、算后验概率、重新估参数，全都一步到位。写法也比较清爽，不是那种一堆嵌套看不懂的风格，调试起来省心。 要是你之前没太玩过GMM，也不用慌，这个脚本里的步骤逻辑其实还挺清楚的，配合 MATLAB 自带的绘图工具，容易看到每一步的收敛过程。对于理解EM本身也是挺有的。 另外里面还有个license.txt，别忘了看看，涉及开源协议的东

这是期望最大化算法如何学习高斯混合模型的3D可视化。数据被读入或生成在一般协方差高斯簇中。播放一部电影，通过EM算法的迭代显示高斯混合模型的演变。真实模型仅在每次迭代时可用，因此通过在这些锚帧之间插入足够多的“帧”来呈现3D高斯运动的错觉（显示为1个标准差的椭球）。

高斯混合模型的参数估计通常使用期望最大化（EM）算法，这在matlab环境下尤为常见。

如果你在做数据挖掘，是聚类，Java 里的 DBSCAN、GMM 和 K-means 三大算法可以说是有用的工具。DBSCAN 是基于密度的，能噪声数据，且不受簇形状的限制，适合复杂数据。GMM 则适合带有多模态分布的数据，它通过期望最大化（EM）算法来优化聚类结果。K-means 是最常用的聚类算法，简单高效，但对初始中心选择敏感。每种算法都有各自的优势，选择合适的算法能大大提高你的效率哦。

基于 KL 散度的驾驶习惯聚类方法，挺适合搞驾驶行为的朋友参考一下。它的思路是把每位驾驶员的数据看成一个高斯混合模型（GMM），用EM 算法拟合，再用蒙特卡洛方法算出不同模型之间的KL 散度。你能想象吗？84 个司机的数据，就这么被聚成了几个驾驶风格的“标签”。

通过明确的实例展示EM算法的工作原理 深入分析EM算法的机制，揭示其运作方式

逻辑编程里的贪心算法怎么搞？Sergio Greco 和 Carlo Zaniolo 这篇文章还挺有意思的，讲的是怎么在Datalog这种声明式语言里实现贪心算法。扩展了 Datalog，引入了个叫choice construct的选择机制，加上preference 注释，你就可以像 procedural 一样控制执行顺序，而且语法上还是声明式，蛮优雅的。嗯，有点像你给系统一堆备选方案，用偏好标签告诉它怎么挑最合适的。比如写最短路径问题，用 Datalog 也能搞定，效率和Dijkstra那种差不多，挺惊喜的。实现层面也不复杂，文章讲了怎么利用一些特定的存储结构，比如高效的索引方式，让 Dat

EM算法，即期望最大化算法，是一种迭代算法，用于统计学中寻找依赖于隐性变量的概率模型参数的最大似然估计。

利用Matlab编写EM算法可以用于模式识别中的参数估计。