我已经实现了期望最大化算法，并且它能够收敛并正确返回mu和sigma的值，我已经用多个例子进行了验证。

我尝试绘制了对数似然图，但不知道正确的形式应该是什么样子？这是方程：这是我的图表，y轴是对数似然值，x轴是迭代次数。

负值看起来很奇怪，也许我应该对似然进行归一化？在期望最大化算法中，对数似然的意义是什么？

logLikelihood = 0;for i = 1 : n    logTemp = 0;    for j = 1 : k        logTemp =  logTemp + p(j) * mvnpdf(x(i,:), mu(j,:), sigma(:,:,j));    end    logLikelihood = logLikelihood + log(logTemp);endplot(iteration, logLikelihood,'r*');hold on;

回答：

对数概率总是负的，因为它是一个概率的对数（p<1）。你的概率（不是对数概率）大约是p=10^-1000，这是正常的。例如，10000次有偏骰子掷出的最可能序列的概率非常小（但其他序列的概率会更小）。

对数概率的构造是为了避免概率消失，即程序会将它们四舍五入为零，当这种情况发生时，程序很可能会因为某些归一化值为零而崩溃。