怎么通俗易懂地解釋EM算法并且舉個例子？在統(tǒng)計計算中，最大期望算法是尋找概率模型中參數的最大似然估計或最大后驗估計，其中概率模型依賴于不可觀測的隱變量。在機器學習和計算機視覺的數據聚類領域中，最大期望

怎么通俗易懂地解釋EM算法并且舉個例子？

在統(tǒng)計計算中，最大期望算法是尋找概率模型中參數的最大似然估計或最大后驗估計，其中概率模型依賴于不可觀測的隱變量。在機器學習和計算機視覺的數據聚類領域中，最大期望是常用的。最大期望算法分為兩步：第一步是計算期望值（E），利用已有的隱變量估計值計算隱變量的最大似然估計；第二步是最大化（m），通過最大化得到的最大似然值計算參數值在步驟E中，在步驟m中找到的參數的估計值用于下一步驟E，并且該過程交替進行。一般來說，EM的算法流程如下：

em算法怎么做聚類？

舉一個k-means的例子：我們想把一些數據分成n類，但是我們不知道這些數據的分布，也不知道每個簇的分布。首先，隨機初始化多個聚類中心（EM參數初始化）。我們假設這些聚類中心是真實的聚類，然后根據距離確定每個樣本的屬性。（步驟e）3。我們根據每個樣本的屬性更新聚類中心。第e步是確定隱變量的值，第m步是使似然函數最大化，使隱變量最有可能向我們的數據分布。