2019-03-07
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期望值最大化方法处理缺失值有什么有缺点？
问、期望值最大化方法处理缺失值有什么有缺点？
答：
EM算法是一种在不完全数据情况下计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。在每一迭代循环过程中交替执行两个步骤：
E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；
M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。
算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。
缺点：该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。
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