EM算法简介

简要介绍了数据挖掘的聚类算法有一种很经典的基于模型的算法，EM算法。

EM算法,对EM算法的一个介绍，可能会对大家有用，包括其基本思想和简介

描述了EM算法的基本原理，介绍了高斯混合模型的解法

EM算法是⼀种迭代算法，⽤于含有隐变量的概率模型参数的极⼤似然估计，或者极⼤后验概率估计。EM算法的⼀个⽰例：假设学校所有学⽣中，男⽣⾝⾼服从正态分布，⼥⽣⾝⾼服从正态分布。现在随机抽取200名学⽣的

EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包

EM algorithm (simplified).ppt

EM算法EM算法的推导应用介绍

em算法简介及代码。EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤：E步骤：estimatetheexpectedvaluesM步骤：re-estimateparamet

这是一个有关于聚类算法的ppt讲义，里面有涉及到常见的EM算法和K平均值算法

ppt详细介绍了PlSA算法的原理，从传统的SVD,LSI开始，最后介绍基于概率的潜在语义分析的算法