Matlab应用-最大期望算法

不完全数据的最优解法，EM 算法算是蛮经典的一招了。期望最大化（Expectation-Maximization）听起来挺高深，其实本质就是一套“猜一猜、算一算，再猜一猜”的循环套路，适合你遇到缺失值、不完整样本的时候用，像在聚类、隐马尔可夫模型这类场景，效果还挺不错。 1977 年，Dempster、Laird 和 Rubin 提出来之后，学术圈对它的研究热情就没断过，各种变种和改进方法一茬接一茬。用得最多的地方？机器学习、模式识别、数据挖掘这几个领域跑不了，是你搞算法方向的，这玩意迟早得用上。 算法逻辑其实也不复杂，两个主要步骤：E 步先根据当前参数估计隐藏变量；M 步再根据这些估计值去优

高斯混合模型因其在多个领域中对训练数据建模的能力而广泛应用。我编写的matlab代码通过输入训练数据集，输出均值、协方差和混合比，有效估计高斯混合模型的参数。虽然代码在处理大数据时可能速度较慢，但相较原始matlab代码的gmdistribution.fit，在大数据量下表现更为优越。

在Matlab环境中，进行二维混合高斯分布的期望最大化（EM）算法是一项重要的任务。

使用期望最大化方法，通过拟合Old Faithful间歇泉在黄石国家公园的喷发间隔时间和持续时间的数据集，生成混合多项式分布模型。介绍了在Matlab环境下的开发实践和参数调整方法。

基于支持度期望的关联，蛮适合做深度数据挖掘的朋友，尤其你想挖点“看起来不频繁但其实有料”的关联关系时，挺有用。它不是简单看出现频率，而是看是不是比“你原本预期的”还少多。嗯，挺像找那些“悄咪咪”的隐藏逻辑。 支持度期望的技术有点像挖反向宝藏——只有当一个模式的实际支持度小于它理论上应该有的期望值时，才说“这玩意值得看”。换句话说，别人都不太关注的地方，说不定才藏着你要的答案。 有两种玩法：一种是基于概念分层，比如你看“水果”下的“苹果”和“香蕉”，会考虑整个分类的背景；另一种是基于间接关联，就是两个表面没啥关系的项，通过第三方“搭上线”。 推荐你搭配一些示例看看，比如这个关联数据示例，讲得挺清

最大字段和问题的解法，使用Kadane算法求解。

Dinic 算法的最大流思路挺清晰，尤其适合图论里网络流问题的时候用。分层图+阻塞流这套逻辑，跑起来效率还挺不错的，是在稠密图里表现更稳定。如果你之前用过 Edmond-Karp，会觉得 Dinic 在某些场景下省事多了。配合实际项目场景，比如做图像分割（像grabcut）或者数据网络，用这个算法都挺顺手的。你可以参考下那篇关于grabcut的技术文献压缩包，里面讲得还蛮细。用 MATLAB 搞最大流的同学，也可以看看graphmaxflow和sparse函数那篇，挺实用。路径规划、图优化、推荐系统，这些方向其实也能派上用场。比如那篇点对点网络的推荐算法，背后也有不少流量的思想。哦对了，如果你

利用MATLAB语言，实现遗传算法，解决含有多个未知变量的函数最大值求解问题。

查找数组最大值和次最大值的算法 可以使用以下算法高效地找到数组 A[1..n] 中的最大值和次最大值: 初始化: 设置两个变量 max 和 second_max 为数组的前两个元素 A[1] 和 A[2]。如果 A[2] 大于 A[1]，则交换它们的值。 遍历: 从数组的第三个元素 A[3] 开始遍历到最后一个元素 A[n]。 对于每个元素 A[i]，如果 A[i] 大于 max，则将 second_max 更新为 max，并将 max 更新为 A[i]。 否则，如果 A[i] 大于 second_max 且小于 max，则将 second_max 更新为 A[i]。 返回: 返回 ma