項目編號：B403

文件大?。?.6M

操作系統(tǒng)：Windows10旗艦版

源碼說明：帶中文注釋

開發(fā)工具：Python

開發(fā)語言：.py

首先使用Excel內(nèi)置的NORM.INV()或者python中np.random.normal()功能生成男生和女生的身高數(shù)據(jù)，男生身高的正態(tài)分布為 N_M (175,15)，即男生身高的均值為175，標準差為15；女生身高的正態(tài)分布為N_F (165,10)，即女生身高的均值為165，標準差為10。按照上述分布隨機生成男生身高數(shù)據(jù)200個，女生身高數(shù)據(jù)100個，得到男女生的數(shù)量比為2：1。之后將數(shù)據(jù)進行混合，通過混合后的300個數(shù)據(jù)和EM算法估計男生和女生在數(shù)據(jù)集中的比例以及二者各自所服從的分布的形式。

設(shè)計報告：

運行結(jié)果：

目錄│文件列表:

 └ Expectation_Maximum_Algorithm-master

    │ EM.py

    │ Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.pdf

    │ test.py

    │ 課程設(shè)計報告.docx

    ├ .idea

    │  │ .gitignore

    │  │ .name

    │  │ deployment.xml

    │  │ Expectation-Maximum Algorithm.iml

    │  │ misc.xml

    │  │ modules.xml

    │  │ workspace.xml

    │  └ inspectionProfiles

    │     │ profiles_settings.xml

    │     └ Project_Default.xml

    ├ data

    │  │ data.xlsx

    │  └ data_generator.xlsx

    └ result

       │ data_1.txt

       │ data_2.png

       │ data_2.txt

       │ large_data.png

       │ large_data.txt

       │ rand_1.txt

       │ rand_2.png

       │ rand_2.txt

       │ rand_3.png

       │ rand_3.txt

       │ rand_4.png

       │ rand_4.txt

       │ rand_5.png

       │ rand_5.txt

       │ rand_6.png

       │ rand_6.txt

       │ rand_7.png

       └ rand_7.txt