主要在一維情況下實現的
em演算法,具體就是實現如下內容。目的是為了幫助學習掌握
em演算法。**並不一定能讓你掌握演算法的原理,但是通過**,你可以大體知道演算法的流程,之和再去學習原理也就更容易理解和掌握了。
* 一維情況下的em演算法實現
* @author aturbo
*1、求期望(e-step)
*2、期望最大化(估值)(m-step)
*3、迴圈以上兩部直到收斂
*/public class myem ;
private static double w;
private static double means = ;//均值
private static double variances= ;//方差
private static double probs = ;//每個類的概率;這裡預設選擇k=2了;
/*** 高斯分布計算公式,也就是先驗概率
* @param point
* @param mean
* @param variance
* @return
*/private static double gaussianpro(double point,double mean,double variance)
/*** e-step的主要邏輯
* @param means
* @param variances
* @param points
* @param probs
* @return
*/private static double countpostprob(double means,double variances,double points,double probs){
int clusternum = means.length;
int pointnum = points.length;
double postprobs = new double[clusternum][pointnum];
double denominator = new double[pointnum];
for(int m = 0;m
《data mining and analysis: fundamental concepts and algorithms》
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urlrequest 的乙個例項 html view plain copy createtherequest.所構建的nsurlrequest具有乙個依賴於快取響應的特定策略,cachepolicy取得策略,timeoutinterval取得超時值 nsurlrequest therequest c...