em算法详细例子及推导 怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子？

怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子？

在统计计算中，最大期望算法是寻找概率模型中参数的最大似然估计或最大后验估计，其中概率模型依赖于不可观测的隐变量。在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域中，最大期望是常用的。最大期望算法分为两步：第一步是计算期望值（E），利用已有的隐变量估计值计算隐变量的最大似然估计；第二步是最大化（m），通过最大化得到的最大似然值计算参数值在步骤E中，在步骤m中找到的参数的估计值用于下一步骤E，并且该过程交替进行。一般来说，EM的算法流程如下：

em算法怎么做聚类？

举一个k-means的例子：我们想把一些数据分成n类，但是我们不知道这些数据的分布，也不知道每个簇的分布。首先，随机初始化多个聚类中心（EM参数初始化）。我们假设这些聚类中心是真实的聚类，然后根据距离确定每个样本的属性。（步骤e）3。我们根据每个样本的属性更新聚类中心。第e步是确定隐变量的值，第m步是使似然函数最大化，使隐变量最有可能向我们的数据分布。

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