混合高斯em算法matlab源码可算三个参数-混合高斯em算法matlab源码可算三个参数.rar

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混合高斯em算法matlab源码可算三个参数

function [WMVL] = EM_GM（XkltolmaxiterpflagInit）
% [WMVL] = EM_GM（XkltolmaxiterpflagInit） 
% 
% EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation
%
% Inputs:
%   X（nd） - input data n=number of observations d=dimension of variable
%   k - maximum number of Gaussian components allowed
%   ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations （[] for none）
%   maxiter - maximum number of iteration allowed （[] for none）
%   pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only 0 otherwise （[] for none）
%   Init - structure of initial W M V: Init.W Init.M Init.V （[] for none）
%
% Ouputs:
%   W（1k） - estimated weights of GM
%   M（dk） - estimated mean vectors of GM
%   V（ddk） - estimated covariance matrices of GM
%   L - log likelihood of estimates
%
% Written by
%   Patrick P. C. Tsui
%   PAMI research group
%   Department of Electrical and Computer Engineering
%   University of Waterloo 
%   March 2006
%

%%%% Validate inputs %%%%
if nargin <= 1
    disp（‘EM_GM must have at least 2 inputs: Xk!/n‘）
    return
elseif nargin == 2
    ltol = 0.1; maxiter = 1000; pflag = 0; Init = [];
    err_X = Verify_X（X）;
    err_k = Verify_k（k）;
    if err_X | err_k return; end
elseif nargin == 3
    maxiter = 1000; pflag = 0; Init = [];
    err_X = Verify_X（X）;
    err_k = Verify_k（k）;
    [ltolerr_ltol] = Verify_ltol（ltol）;    
    if err_X | err_k | err_ltol return; end
elseif nargin == 4
    pflag = 0;  Init = [];
    err_X = Verify_X（X）;
    err_k = Verify_k（k）;
    [ltolerr_ltol] = Verify_ltol（ltol）;    
    [maxitererr_maxiter] = Verify_maxiter（maxiter）;
    if err_X | err_k | err_ltol | err_maxiter return; end
elseif nargin == 5
     Init = [];
    err_X = Verify_X（X）;
    err_k = Verify_k（k）;
    [ltolerr_ltol] = Verify_ltol（ltol）;    
    [maxitererr_maxiter] = Verify_maxiter（maxiter）;
    [pflagerr_pflag] = Verify_pflag（pflag）;
    if err_X | err_k | err_ltol | err_maxiter | err_pflag return; end
elseif nargin == 6
    err_X = Verify_X（X）;
    err_k = Verify_k（k）;
    [ltolerr_ltol] = Verify_ltol（ltol）;    
    [maxitererr_maxiter] = Verify_maxiter（maxiter）;
    [pflagerr_pflag] = Verify_pflag（pflag）;
    [Initerr_Init]=Verify_Init（Init）;
    if err_X | err_k | err_ltol | err_maxiter | err_pflag | err_Init return; end
else
    disp（‘EM_GM must have 2 to 6 inputs!‘）;
    return
end

%%%% Initialize W M VL %%%%
t = cputime;
if isempty（Init）  
    [WMV] = Init_EM（Xk）; L = 0;    
else
    W = Init.W;
    M = Init.M;
    V = Init.V;
end
Ln = Likelihood（XkWMV）; % Initialize log likelihood
Lo = 2*Ln;

%%%% EM algorithm %%%%
niter = 0;
while （abs（100*（Ln-Lo）/Lo）>ltol） & （niter<=maxiter）
    E = Expectation（XkWMV）; % E-step    
    [WMV] = Maximization（XkE）;  % M-step
    Lo = Ln;
    Ln = Likelihood（XkWMV）;
    niter = niter + 1;
end 
L = Ln;

%%%% Plot 1D or 2D %%%%
if 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录          0  2009-06-15 08:34  混合高斯em算法matlab源码可算三个参数

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     文件      10742  2007-07-05 10:55  混合高斯em算法matlab源码可算三个参数\EM_GM_fast.m

     文件       5696  2007-07-05 10:55  混合高斯em算法matlab源码可算三个参数\Plot_GM.m

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