在机器学习领域，高斯混合模型（GMM）是一种强大的工具，它能将复杂的数据分布建模为多个高斯分布的组合。💡想象一下，数据就像一片星空，每个星系都有自己的形状和大小，GMM就是帮助我们找到这些星系并理解它们分布规律的“望远镜”。✨

那么问题来了，如何确定这些高斯分布的具体参数呢？这就轮到期望最大化（EM）算法登场了！🔍 EM算法像是一位耐心的侦探，通过迭代的方式不断优化模型参数，直到找到最符合数据分布的答案。🔍

简单来说，EM算法分为两步：第一步是计算每个点属于各个高斯分布的概率（E步），第二步则是基于这些概率重新估计参数（M步）。🎯 这种循环往复的过程，就像拼图游戏，最终拼出完整的数据分布图。

掌握GMM与EM算法，不仅能解决聚类问题，还能广泛应用于信号处理、图像分割等领域。🌟快来一起探索这个神奇的世界吧！🚀