采用(EM)算法

的采用(EM)算法是在数据不完整、数据点缺失或存在未观察到的(隐藏的)潜在变量时，为模型参数寻找最大似然估计的一种方法。这是一种迭代逼近最大似然函数的方法。虽然最大似然估计可以为一组数据找到“最佳拟合”模型，但它对不完全数据集并不特别有效。更复杂的EM算法可以在数据缺失的情况下找到模型参数。它的工作原理是为缺失的数据点选择随机值，并使用这些猜测来估计第二组数据。新的值被用来为第一个集合创建一个更好的猜测，这个过程继续下去，直到算法收敛到一个固定点。