em算法分类
① em算法怎么做聚类
1.一般概念介绍
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
② 大数据挖掘的算法有哪些
大数据挖掘的算法：
1.朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2. Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。
3.决策树，DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题，DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林等集成学习算法被提出来的原因。
4.支持向量机，很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。
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③ em算法的EM算法
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。
最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：
第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；
第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。
M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
总体来说，EM的算法流程如下：
1.初始化分布参数
2.重复直到收敛：
E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。
M步骤：重新估计分布参数，以使得数据的似然性最大，给出未知变量的期望估计。
④ 常用的数据挖掘算法有哪几类
常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。
目前已经进入大数据的时代，所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好，学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值；同时，大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验，不是会被轻易替代的。一家公司的各项工作，基本上都都用数据体现出来，一位高级的数据分析师职位通常是数据职能架构中领航者，拥有较高的分析和思辨能力，对于业务的理解到位，并且深度知晓公司的管理和商业行为，他可以负责一个子产品或模块级别的项目，带领团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。
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⑤ em算法的EM算法简述
迭代使用EM步骤，直至收敛。
可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中，然后观察是否一样多，把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中，这个过程一直迭代地执行下去，直到大家看不出两个碗所容纳的菜有什么分量上的不同为止。EM算法就是这样，假设我们估计知道A和B两个参数，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某种初值，以此得到B的估计值，然后从B的当前值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。
EM 算法是 Dempster，Laind，Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，带有噪声等所谓的不完全数据(incomplete data)。
假定集合Z = (X,Y)由观测数据 X 和未观测数据Y 组成，X 和Z = (X,Y)分别称为不完整数据和完整数据。假设Z的联合概率密度被参数化地定义为P(X,Y|Θ)，其中Θ表示要被估计的参数。Θ的最大似然估计是求不完整数据的对数似然函数L(X;Θ)的最大值而得到的：
L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ；
EM算法包括两个步骤：由E步和M步组成，它是通过迭代地最大化完整数据的对数似然函数Lc(X;Θ)的期望来最大化不完整数据的对数似然函数，其中：
Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ；
假设在算法第t次迭代后Θ获得的估计记为Θ(t) ，则在(t+1)次迭代时，
E-步：计算完整数据的对数似然函数的期望，记为：
Q(Θ|Θ (t)) = E{Lc(Θ;Z)|X;Θ(t)}；
M-步：通过最大化Q(Θ|Θ(t) ) 来获得新的Θ 。
通过交替使用这两个步骤，EM算法逐步改进模型的参数，使参数和训练样本的似然概率逐渐增大，最后终止于一个极大点。直观地理解EM算法，它也可被看作为一个逐次逼近算法：事先并不知道模型的参数，可以随机的选择一套参数或者事先粗略地给定某个初始参数λ0 ，确定出对应于这组参数的最可能的状态，计算每个训练样本的可能结果的概率，在当前的状态下再由样本对参数修正，重新估计参数λ，并在新的参数下重新确定模型的状态，这样，通过多次的迭代，循环直至某个收敛条件满足为止，就可以使得模型的参数逐渐逼近真实参数。
EM算法的主要目的是提供一个简单的迭代算法计算后验密度函数，它的最大优点是简单和稳定，但容易陷入局部最优。
⑥ 期望最大算法一般与哪些算法相结合
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（DataClustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。总体来说，EM的算法流程如下：初始化分布参数2.重复直到收敛：E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。M步骤：重新估计分布参数，以使得数据的似然性最大，给出未知变量的期望估计。
⑦ EM算法怎么用在聚类上
k-means -> probabilistic model mixtures -> infinite probabilistic model mixtures(DP) 或者 infinite k-means
EM为含隐变量的概率模型提供了一个通用的框架。
而用于聚类的模型其实都是离散混合模型。有限混合或者无限混合（狄利克雷过程），离散混合模型一定是含有隐变量的。所以EM就可以用来求解了。你先选一个聚类模型。你的任务简单，就没得选GMM或者DPGMM。若任务复杂些，可以搞分层的，或者时序的。然后用EM求解即可，求解过程中还会用到采样或者变分，自己看想用哪个。
⑧ 采用 em 算法求解的模型有哪些
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数。
⑨ em算法就是baum-welch 算法吗
baum-welch算法是一种对hmm模型做参数估计的方法，是EM算法的一个特例。
前向后向算法是已知模型和序列求概率的算法，也是用于训练的Baum-Welch算法的循环中的一个步骤。