EM算法与高斯混合模型（GMM）
EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由2步组成：EM算法是一种迭代算法，1977年由Demps
阅读背景：
EM算法及对GMM的参数估计（EM算法的R实现 vs R mclust包）
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