EM

通过明确的实例展示EM算法的工作原理 深入分析EM算法的机制，揭示其运作方式

EM算法，即期望最大化算法，是一种迭代算法，用于统计学中寻找依赖于隐性变量的概率模型参数的最大似然估计。

利用Matlab编写EM算法可以用于模式识别中的参数估计。

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。

SAS/EM数据变量转换工具能够对数据进行多种转换操作，并将转换结果作为新变量存储在样本数据中。 数据转换的目的是提高数据与模型的拟合度，例如将非线性模型线性化、增强变量稳定性等。 该工具支持多种转换方式，包括取幂、对数、开方等，也支持用户自定义公式进行转换。

不完全数据的最优解法，EM 算法算是蛮经典的一招了。期望最大化（Expectation-Maximization）听起来挺高深，其实本质就是一套“猜一猜、算一算，再猜一猜”的循环套路，适合你遇到缺失值、不完整样本的时候用，像在聚类、隐马尔可夫模型这类场景，效果还挺不错。 1977 年，Dempster、Laird 和 Rubin 提出来之后，学术圈对它的研究热情就没断过，各种变种和改进方法一茬接一茬。用得最多的地方？机器学习、模式识别、数据挖掘这几个领域跑不了，是你搞算法方向的，这玩意迟早得用上。 算法逻辑其实也不复杂，两个主要步骤：E 步先根据当前参数估计隐藏变量；M 步再根据这些估计值去优

《数据挖掘中的十大算法》第四章深入探讨了EM算法，不同于简单的网络资料，内容详实，涵盖七个小节，共计32页。

EM算法，全称期望最大化算法，是一种在统计学中广泛应用的优化算法，特别适用于处理含有隐藏变量的概率模型中的参数估计问题。在数据挖掘和机器学习领域，EM算法尤为重要，常用于数据聚类任务。其基本原理包括期望步（E-step）和最大化步（M-step），通过迭代的方式更新参数，直至收敛为止。为了更好地理解EM算法，可以从数学角度分析其期望值和最大似然估计的应用。

该算法采用贪心策略结合EM算法，通过优化数据与模型的匹配度，寻找数据对GMM模型的最佳匹配，从而实现基于模型的聚类。

此代码存储库包含用于进行BKT分析的Matlab代码，结合对可汗学院数据的观察，这些数据与“评估教育视频”文章中使用的数据格式相同。要运行分析，请从data_pipeline目录运行sample_pipeline.sh脚本，该脚本负责从原始日志格式解析日志并构建和训练BKT模型。要查看训练模型或结果，请在data_pipeline/analysis目录中启动Matlab并加载results.mat文件。该代码包括两个主要部分：第一个部分位于data_pipeline/scripts目录中，是用Python编写的预处理脚本，用于将原始数据转换为更易于使用的格式；第二个部分位于data_pipel