数据挖掘十大经典算法之——EM 算法

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• 数据挖掘简介及十大经典算法（大纲索引）
• 1. 数据挖掘十大经典算法之——C4.5 算法
• 2. 数据挖掘十大经典算法之——K-Means 算法
• 3. 数据挖掘十大经典算法之——SVM 算法
• 4. 数据挖掘十大经典算法之——Apriori 算法
• 5. 数据挖掘十大经典算法之——EM 算法
• 6. 数据挖掘十大经典算法之——PageRank 算法
• 7 数据挖掘十大经典算法之——AdaBoost 算法
• 8. 数据挖掘十大经典算法之——KNN 算法
• 9. 数据挖掘十大经典算法之——Naive Bayes 算法
• 10. 数据挖掘十大经典算法之——CART 算法

简介

EM 算法是基于模型的聚类方法，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。E 步估计隐含变量，M 步估计其他参数，交替将极值推向最大。

EM 算法比K-means 算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means 算法计算结果稳定、准确。EM 经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

案例

来个经典的

• 【硬币问题】如何感性地理解EM算法？