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高斯混合模型（GMM）算法利用matlab实现，主函数信息如下：%   emgmm：GMM参数生成函数%   Input：%              Data：      D x N ，N个D维数据%              Alpha0： Gauss模型的权重初始值%              Mu0：      D x M，Gauss模型的中心初始值%              Sigma0：Gauss模型的方差初始值（假设每个方差矩阵都是对角阵， 即一个数和单位矩阵的乘积）%              loglikthreshold：EM迭代停止条件%   Output：%              [Alpha, Mu, Sigma]：高斯混合模型参数

资源描述kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇，但很多情况下，我们并不知道数据的分布情况，实际上聚类就是我们发现数据分布的一种手段

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