em算法

【课堂笔记】EM算法EM算法（期望最大化算法，Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代优化算法，用于在含有隐变量的概率模型中估计最大似然参数。这是概括性的定义，下面我会解释其中的名词并用具体例子来引入EM算法。

EM算法数学推导EM算法可以看李航老师的《机器学习方法》、机器学习白板推导、EM算法及其推广进行学习。下文的数学推导出自“南瓜书”，记录在此只为方便查阅。

【机器学习】聚类（三）：原型聚类：高斯混合聚类高斯混合聚类是一种基于概率模型的聚类方法，采用多个高斯分布的线性组合来表示数据的聚类结构。通过对每个样本的多个高斯分布进行加权组合，该算法能够更灵活地适应不同形状的聚类。