【EM算法简介】 EM算法，全称为期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm），是一种迭代优化算法，主要用于含有隐变量的概率模型参数的估计。EM算法的基本思想是：如果给定模型的参数，那么可以根据模型计算出隐变量的期望值；反过来，如果给定隐变量的值，那么可以通过最大化似然函数来估计模型的参数。EM算法就是通过交替进行这两步来找到参数的最大似然估计。EM算法的基本步骤如下：1.初始化模型参数2.E步：计算隐变量的期望值3.M步：最大化似然函数，更新模型参数4. 重复步骤2和3，直到模型参数收敛 【EM算法举例】 K-means算法可以被...