一、什么是EM算法?
EM算法是机器学习中一个很重要的算法,即期望最大化算法,主要包括以下两个步骤:
E步骤:estimate the expected values
M步骤:re-estimate parameters
这个算法的主要作用在于对参数的估计上。虽然EM算法也可以进行数据聚类,并且基于混合高斯分布进行数据拟合,但是由于EM算法进行迭代速度很慢,比kmeans性能差很多,并且KMEANS算法 聚类效果没有比EM差多少,所以一般用kmeans进行聚类,而不是EM。
二、
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EM算法是机器学习中一个很重要的算法,即期望最大化算法,主要包括以下两个步骤:
E步骤:estimate the expected values
M步骤:re-estimate parameters
这个算法的主要作用在于对参数的估计上。虽然EM算法也可以进行数据聚类,并且基于混合高斯分布进行数据拟合,但是由于EM算法进行迭代速度很慢,比kmeans性能差很多,并且KMEANS算法 聚类效果没有比EM差多少,所以一般用kmeans进行聚类,而不是EM。
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