Изменения

=== Разделение смеси гауссиан ===

Важным на практике примером является случай, когда параметрическое семейство - нормальные распределения. Параметрами функций будут являться матожидание и дисперсия.<br />

<tex>\theta = (w_1,..,w_k;\;\mu_1,..,\mu_k;\;\sigma_1,..,\sigma_k)</tex> — вектор параметров, <br />

== k-means как EM алгоритм ==

Скрытыми переменными в данной задаче являются классы, к которым относятся объекты для кластеризации. Сами же параметры это центры масс классов. На шаге E - распределяются все объекты по классам исходя из расстояния от центра, на шаге M находится оптимальное месторасположение центра.

plt.show()

== См. также ==