用于估计未知数据的EM算法

资 源 简 介

用于估计未知数据的EM算法

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种用于估计统计模型中未知参数的迭代优化方法，尤其适用于存在隐含变量或数据缺失的情况。其核心思想是通过交替执行“期望（E）”和“最大化（M）”两个步骤，逐步逼近模型参数的最大似然估计。

在E步骤中，算法基于当前参数估计值计算隐含变量的期望，相当于对缺失数据进行合理填充。而在M步骤中，则利用E步骤得到的数据更新模型参数，使似然函数最大化。通过反复迭代这两个步骤，EM算法能收敛到局部最优解。

EM算法的应用场景十分广泛，包括但不限于高斯混合模型（GMM）的参数估计、隐马尔可夫模型（HMM）的训练、以及数据同步问题。例如，在分布式系统中，EM算法可用于协调不同节点间的数据状态，确保全局一致性。

需要注意的是，EM算法对初始值敏感，且可能陷入局部最优。实际应用中常结合其他优化技术（如随机重启或模拟退火）来提高结果质量。