看了一天EM算法，做了ppt。总结一下。
第一篇教程很基础，可以看前部分，回忆一下概率论。
第二篇教程很理论，讲的很清楚，挺好看。
由于我做的事GMM所以我又结合了这篇教程。
下面两篇是实现：
https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352
http://blog.pluskid.org/?p=39
如果自己用，或者想参考，可以看下。
最后总结EM算法的缺失数据，刚好对应了GMM聚类中的类，毕竟你不知道哪个向量属于哪一个高斯分量。所以他对于聚类算法是很有用的，这是他的有效性。但是由于会陷入局部最优，所以和初始化的时候的值关系很大，这是它的缺陷。
简单总结如下：
https://wenku.baidu.com/view/f8d38db7d4bbfd0a79563c1ec5da50e2524dd1d8