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基于GMM的EM优化算法：原理、应用与性能剖析.docx

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    基于GMM的EM优化算法：原理、应用与性能剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键问题。机器学习和数据挖掘作为处理和分析数据的重要技术，在学术界和工业界都受到了广泛的关注。基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）的期望最大化（Expectation-Maximization,EM）优化算法，作为机器学习和数据挖掘领域中的重要方法，具有极其重要的研究价值和应用意义。

    高斯混合模型是一种将事物分解为若干个基于高斯概率密度函数形成的模型，它假设数据是由多个高斯分布混合而

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