本文主要是介绍数据挖掘算法之 EM 算法（高斯混合修正），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、什么是EM算法？
EM（期望最大化）算法是一种被广泛用于极大似然估计（ML）的迭代型的计算方法，对处理大量的数据不完整问题非常有用，简化有限混合模型ML拟合问题的处理，经常用在机器学习和数据聚类中。
二、EM算法思想：
EM算法主要分为期望步骤（E-step）和最大化步骤（M-step），以高斯混合修正为例：
E-step:
M-step:
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