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EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

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Qt实战案例之利用Qt实现打开最近图片功能（利用QPushButton按钮实现），【注意：本程序仅适用于Qt5.15和Qt6以后版本】，如果Qt5.15以前版本需要，需自行修改代码第30行信号：idClicked(int)，详情可参考文章：https://wendy.blog.csdn.net/article/details/125277852

Qt实战案例之本文介绍利用Qt和QSettings实现打开最近图片功能，详情可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/125267412

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