em算法原理
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(DataClustering)领域。
最大期望算法经过两个步骤交替进行计算。
第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值。
第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。
M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。
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