摘要： KMeans 算法太过简单，不再赘述 本文尝试用 EM 算法解释 KMeans，而事实上 KMeans 算是 EM 的一个特例 EM 算法是包含隐变量的参数估计模型，那对应到 KMeans 上，隐变量是什么？参数又是什么？ 参数就是描述一个模型，在 KMeans 中是聚类质心；隐变量是每个样本的类别 阅读全文

摘要： 讲到 EM 算法就不得不提极大似然估计，我之前讲过，请参考我的博客 下面我用一张图解释极大似然估计和 EM 算法的区别 EM 算法引例1-抛3枚硬币 还是上图中抛硬币的例子，假设最后结果正面记为1，反面记为0，抛10次，结果为 1101001011； 下面我用数据公式解释下这个例子和 EM 算法； 阅读全文