模式识别相关技术，EM算法简介

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模式识别相关技术，EM算法简介

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization）是模式识别领域中处理不完全数据的经典迭代算法，特别适用于半监督学习场景。其核心思想是通过交替执行两个步骤来估计概率模型的参数：

期望步骤（E-step）：基于当前参数估计隐变量的概率分布，计算对数似然函数的期望值。这一步实际上是在数据缺失情况下对隐藏状态进行概率推断。

最大化步骤（M-step）：重新估计模型参数以最大化E步得到的期望似然函数。这个步骤会更新模型参数使其更符合当前的数据分布假设。

该算法广泛应用于高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等概率模型中，其收敛性保证和相对简单的实现使其成为处理含隐变量问题的有力工具。值得注意的是，EM算法对初始值敏感，可能收敛到局部最优解，因此在实践中常采用多次随机初始化策略。