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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)值在步驟E中，在步驟m中找到的參數(shù)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(shù)據(jù)分成n類，但是我們不知道這些數(shù)據(jù)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(shù)初始化）。我們假設這些聚類中心是真實的聚類，然后根據(jù)距離確定每個樣本的屬性。（步驟e）3。我們根據(jù)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(shù)最大化，使隱變量最有可能向我們的數(shù)據(jù)分布。