Mstep：利用这些概率更新高斯分布的参数。 迭代收敛：重复Estep和Mstep，直至参数收敛，实现数据集的聚类。3. 应用： 聚类：通过GMM和EM算法，可以将数据集划分为多个类别，每个类别对应一个高斯分布。 分类：在分类任务中，优化后的高斯分布参数使得样本在模型上获得最大概率。例如，在说话人识别任务中，可...