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!🚀