机器学习是人工智能的一个分支，它以概率建模的思想为基础，以监督学习、无监督学习和社会标签学习等主要类型。其中，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是无监督机器学习的重要算法，它可以处理潜在变量模型，也可以用于估计参数和有限数据集聚类，是一种强大的算法工具。
EM算法主要由期望步（E-Step）和极大步（M-Step）组成，两者之间收敛于概率极大似然估计。最大似然估计的优点在于，它可以帮助我们找到可以说明最终数据结果的参数，这些参数是从一系列模型中由最好的估计出来的。
EM算法用于聚类分析时，可以得到每个类别的参数，并使用EM算法将不可知的参数精确估计，从而实现更准确的聚类估计。此外，EM算法还可以有效的计算多参数模型的参数估计和模型选择。
总之，由于EM算法具有优秀的优化性能、高度可扩展性和良好的适应能力，因此，EM算法的应用越来越广泛，其用途已经扩展到了各种计算机科学范畴，如医学、机器人和社会网络分析等等，被越来越多的学者所重视。
