MatLab EM算法

介绍了EM算法原理，及其在高斯混合模型中应用，并编程用matlab实现，评估其性能

对两个一维高斯分布产生的无先验知识样本进行分类最终得到样本属于哪个高斯分布的概率和各分布的均值方差

二维混合高斯分布的EM算法matlab实现是我自己写的比较清楚的EM算法。根据模式识别与机器学习（Pattern.Recognition.and.Machine.Learning.pdf）这本书

可以根据给定的高斯混合模型用（非参数）bootstrap方法计算估计的偏差和方差，并比较试验得到的不同B对应的偏差和方差的结果，观察对偏差估计和方差估计的收敛性。

AntennaandEMModelingwithMATLAB.pdf

机器学习，数据挖掘，用R语言进行解决，有利于初学者。

该程序是模式识别领域的经典算法——EM算法，可以正确运行，有完整的注释，值得学习！

EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想,具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的,图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子,H表示正面向上,T表示反面向上,参数θ表示正面朝上的概率。

MIT讲义，关于混合高斯模型和EM算法，讲解很到位，适合学习

EM算法,对EM算法的一个介绍，可能会对大家有用，包括其基本思想和简介