数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

该算法，是基本的Em算法，可以直接调用，经过试验真的很不错，另外里面还有很多源代码，每个源代码都可以直接调用，算法中含有比较细致的描述。

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期望最大化（Expectation Maximization， EM）算法，是一种求解含有隐变量（Latent Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极 大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据的输入输出格式固定，然后直接调用 工具包就可以使用，而是需要根据其思想基于具体问题设计相应具体算法，因此 EM 算法更可以说是一种框架或者方法论。

该算法，是基本的Em算法，可以直接调用，经过试验真的很不错，另外里面还有很多源代码，每个源代码都可以直接调用，算法中含有比较细致的描述。