对于每一个样本，使用EM算法学习高斯混合模型的参数，当得到的值时EM算法运行结束。（ ）
举一反三
- 高斯混合模型使用了EM算法求解参数。
- 高斯混合模型的应用广泛，在许多情况下，EM算法是学习高斯混合模型的有效手段。
- 关于EM算法描述正确的是（ ） A: EM算法核心步骤有两步，即E步和M步 B: EM算法初始化模型参数可以采用均匀分布随机数 C: EM算法需要初始化模型参数值 D: EM算法停止条件必须是模型参数稳定
- 在利用EM算法估计高斯混合模型参数的时候，需要预先设定的参数有（ ）。 A: 类别个数 B: 高斯元的均值 C: 高斯元的权重系数 D: 高斯元的方差
- 下面属于聚类算法的有（ ） A: K-Means B: 均值偏移聚类算法 C: DBSCAN聚类算法 D: 使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类