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MATLAB实现基于期望最大化算法的高斯混合模型最大似然估计系统

本MATLAB项目实现了完整的期望最大化算法，用于高斯混合模型的最大似然估计。系统自动确定最优高斯分量数量，通过迭代优化估计均值、协方差矩阵和混合权重等参数，适用于数据聚类与概率建模。

本项目实现了一个完整的期望最大化（EM）算法框架，专门用于对高斯混合模型（GMM）进行最大似然估计。系统能够自动确定最优的高斯分量数量，通过迭代优化过程寻找最佳的模型参数，包括各高斯分量的均值、协方差矩阵和混合权重。该系统提供完整的收敛性检测和性能评估功能，为概率建模和聚类分析提供可靠的工具支持。

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据预处理、模型初始化、EM算法迭代执行、收敛性判断、模型参数优化以及结果输出等完整流程。该文件整合了高斯混合模型训练的全部环节，能够根据输入数据自动选择最优模型复杂度，并通过期望最大化算法进行参数估计，最终生成详细的模型评估报告。