数据挖掘之EM算法总结
EM算法用来求解具有隐变量的模型参数估计问题，‘隐变量’问题网上最常见的例子就是掷两枚硬币和抽样男女学生身高问题，可以自己看看。 EM算法的过程及其推导如下3： EM的应用:高斯混合模型（GMM） 弄清楚隐变量： 写出完全数据的对数似然函数，然后求对数似然函数的期望得到Q函数，求使Q函数极大对应的参数 EM的应用:Kmeans聚类： 首先回顾下kmeans的过程。。 E ： 给每个样本指定一个类别
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