2026年09月05日 星期六

EM(聚类)算法用大白话讲清楚

EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法,也是聚类算法的一种。

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法,也是聚类算法的一种。

EM和K-Means的区别

EM是计算概率,KMeans是计算距离。

EM属于软聚类,同一样本可能属于多个类别;而K-Means属于硬聚类,一个样本只能属于一个类别。所以前者能够发现一些隐藏的数据。数字化转型网www.szhzxw.cn

原理

先估计一个大概率的可能参数,然后再根据数据不断地进行调整,直到找到最终的确认参数。
比喻说明

菜称重。

很少有人用称对菜进行称重,再计算一半的分量进行平分。

大部分人的方法是:

先分一部分到碟子 A 中,再把剩余的分到碟子 B 中。数字化转型网www.szhzxw.cn

观察碟子 A 和 B 里的菜是否一样多,哪个多就匀一些到少的那个碟子里。

然后再观察碟子 A 和 B 里的是否一样多,重复下去,直到份量不发生变化为止。

到这里,10大算法都已经说完了,其实一般来说,常用算法都已经被封装到库中了,只要new出相应的模型即可。

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