數據挖掘之EM算法總結

EM算法用來求解具有隱變量的模型參數估計問題，‘隱變量’問題網上最常見的例子就是擲兩枚硬幣和抽樣男女學生身高問題，可以自己看看。 EM算法的過程及其推導如下3： EM的應用:高斯混合模型（GMM） 弄清楚隱變量： 寫出完全數據的對數似然函數，然後求對數似然函數的期望得到Q函數，求使Q函數極大對應的參數 EM的應用:Kmeans聚類： 首先回顧下kmeans的過程。。 E ： 給每個樣本指定一個類別

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