em算法及其改进.ppt

EM算法及其改进 E步 对 或 求条件期望从而把Z去掉即 M步 将 极大化找到一个点 使 即 反复迭代直到 或 充分小时停止迭代 优点其一,M步仅涉及完全数据极大似然,通常计算比较简单;其二,它的收敛是稳定的,因为每次迭代似然函数是不断增加的. 缺点当缺失的信息量很大或完全数据对数似然的估计本身比较复杂时,EM算法的收敛速度将很缓慢 基于EM算法的缺点产生了各种改进的算法这些改进的算法都着眼于改善