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EM聚类

EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。

EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。由于我们之前的隐藏数据是猜测的，所以此时得到的模型参数一般还不是我们想要的结果。不过没关系，我们基于当前得到的模型参数，继续猜测隐含数据（EM算法的E步），然后继续极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。以此类推，不断的迭代下去，直到模型分布参数基本无变化，算法收敛，找到合适的模型参数。

最大似然估计

最大似然估计是什么呢？它指的就是一件事情已经发生了，然后反推更有可能是什么因素造成的。用一男一女比较身高为例，假设有一个人比另一个人高，反推他可能是男性(因为相同年龄下男性的平均身高高于女性)。最大似然估计是一种通过已知结果，估计参数的方法。

EM 算法是一种求解最大似然估计的方法，通过观测样本，来找出样本的模型参数。

举个例子来描述EM的工作原理

举了例子：我们先看一个简单的场景：假设你炒了一份菜，如何平均分到两个盘子中？

正常来说我们不会使用称来称重&#x

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