Matlab 期望最大化，协方差步长

我正在实现一个我知道是正确的算法（已经提供了），但我认为我没有正确地编码它。这个方程式的Matlab代码是什么

其中：

• r是一个2x400矩阵
• x是一个1x400矢量
• mu是一个1x2向量

  for (cGauss = 1:2)
  sumR = sum(r(cGauss,:));
  cov(1,cGauss) = sum(r(cGauss,:).*((x - mean(cGauss))*(x - mean(cGauss))'))/sumR;
  end
  

---

每次迭代后得到的协方差值大约为600，此时它应该从0.75略微向上调整。

我怀疑类似这样的情况

平均值（cgaus，：）

而不是

平均值（cgaus）

---

for

循环的

end

在哪里？您得到的是什么错误或不正确的输出？请移除计算机视觉标签，因为它与此问题无关。嗨。该算法是西蒙·普林斯（Simon Prince）在《计算机视觉》（computer vision）一书中提出的人脸检测算法的一部分，与此无关。期望最大化是一种通用技术，您的问题本身与图像或计算机视觉无关。我已经取下了标签。