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【原创】R语言：EM算法和高斯混合模型的实现数据分析报告论文（代码数据）.docx9页内容提供方：lico9e大小：571.38KB
EM算法与高斯混合模型（GMM）EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由2步组成：E-step：求期望（expectation）M...
在下一篇中我们将讨论高斯混合模型（GMM），相当于是EM的一种实现。并给出在R中进行数据挖掘的实例。4.高斯混合模型高斯混合模型（GMM，GaussianMixtureModel）可以看成是EM算法的一种现实应用。
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。然后，参考有关半隐马尔科夫算法的论文，照着论文中的公式修改隐马尔科夫算法，完成了大作业。
最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）和EM(ExpectationMaximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细...
EM算法（ExpectationMaximizationAlgorithm）详解主要内容EM算法简介预备知识极大似然估计Jensen不等式EM算法详解问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用1、EM算法简介EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算...
相关文章：数据挖掘领域十大经典算法之—.5算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法数据挖掘领域十大经典算法...
7.EM算法和用户搜索意图7.1EM算法（ExpectationMaximization，EM）【目前理解不到位，以后遇到可以再仔细学习一下】最大期望算法是一种基于概率模型的聚类算法，它依赖于混合模型，在混合模型中，数据通过简单模型的混合进行建模。
R语言是一个开放的统计编程环境,提供一种集成的统计工具.随着互联网的发展,数据量越来越大,缺失数据现象也越来越多.如何在数据丢失的情况下,将数据分析结果达到最优,文章探讨R软件的强大计算、统计功能应用与EM算法中,使缺失数据分析达到最优化.
高斯混合模型与EM算法的数学原理及应用实例.GMM(GaussianMixtureModel,高斯混合模型)被誉为万能分布近似器,其拥有强悍的数据建模能力.GMM使用若干个高斯分布的加权和作为对观测数据集进行建模的基础分布,而由中心极限定理我们知道,大量同分布的随机...
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R语言是一个开放的统计编程环境,提供一种集成的统计工具.随着互联网的发展,数据量越来越大,缺失数据现象也越来越多.如何在数据丢失的情况下,将数据分析结果达到最优,文章探讨R软件的强大计算、统计功能应用与EM算法中,使缺失数据分析达到最优化.
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