使用潜变量解释观测变量的数学模型，称之为潜变量模型
潜变量模型将不完全数据（观测数据）的边缘分布转换成容易处理的完全数据（观测数据+潜变量）的联合分布。
观测变量：可以观测到的
潜变量：需要通过模型和观测变量进行推断的
对于上图，这些点可以直接观测出来，属于潜变量，而对于这些点的分类却需要进行推理，故属于潜变量
高斯分布
EM算法细节
gussian(x,mu,sigma)
参考公式：
高斯模型
计算高斯概率密度
对数似然函数：calc_log_likelihood(X)
参考公式7：
对数似然参考公式
计算对数似然
em_estimator(X) 重新计算对数似然
参考公式：
EM参考公式
EM算法实现
EM算法实现-接上
运行结果示意：
运行结果
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