引言：
Em算法是一种迭代算法，用于对含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。或者极大后验概率。
E步，求解期望；M步，求解极大。也成为期望极大算法。
Em算法
首先解释隐变量，隐变量是指我们无法观测到的变量，这要是我们需要估计的。三个硬币，A硬币的为正面就第二次投掷B硬币，否则投掷C硬币。并且记录第二次投掷的结果作为观测值。因此我们可以想象，最终第二次的结果是可以被观测的，但是第一次投掷的结果其实是隐含在了第一次投掷的结果里。
如果Y表示观测数据，其中表示需要估计的参量。
从算法可以看出，我们实际上希望得到了一个关于完全数据的分布，并且我们通过最大化完全数据的期望，对隐变量数据进行了估计。
关于Em的推导可以参考这个链接
GMM高斯混合统计模型
这里观测量是多个高斯模型混合得到的数据，隐变量是来源于哪个独立高斯分布未知。
我们首先计算出来完全数据的分布函数，
其中，隐变量是我们未知的，我们需要对它进行估计，估计方法就是计算均值（E步），然后对均值最大化，注意，这时均值只与样本有关了，因此我们可以通过最大化这一步，得到参数的估计。进而进行迭代。
下式式计算均值进而得到对对的估计
然后进行M步，求导进行寻找实现最大化的参数
EM算法的思考
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对EM算法的初始化研究
上面介绍的传统EM算法对初始值敏感，聚类结果随不同的初始值而波动较大。总的来说，EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。
有说法提出，先进行kmeans聚类计算中心，然后将中心作为初值 -
EM算法是否一定收敛？
结论：EM算法可以保证收敛到一个稳定点，即EM算法是一定收敛的。 -
如果EM算法收敛，能否保证收敛到全局最大值？
结论：EM算法可以保证收敛到一个稳定点，但是却不能保证收敛到全局的极大值点，因此它是局部最优的算法，当然，如果我们的优化目标是凸的，则EM算法可以保证收敛到全局最大值，这点和梯度下降法这样的迭代算法相同。