最大期望算法

最大期望演算法 （ Expectation - maximization algorithm ， 又譯期望最大化算法 ） 在統計中被用於尋找 ， 依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中 ， 參數的最大似然估計 。 在統計計算中 ， 最大期望 （ EM ） 算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的算法 ， 其中概率模型依賴於無法觀測的隱變量 。 最大期望算法經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類 （ Data Clustering ） 領域 。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算 ， 第一步是計算期望 （ E ） ， 利用對隱藏變量的現有估計值 ， 計算其最大似然估計值 ； 第二步是最大化 （ M ） ， 最大化在E步上求得的最大似然值來計算參數的值 。 M步上找到的參數估計值被用於下一個E步計算中 ， 這個過程不斷交替進行 。