以K-Means算法为例，期望最大化算法中的

各选项分析

A. 模型参数指的是每个数据点的簇标号

• 错误。簇标号（即每个点属于哪个簇）是隐含变量，而不是模型参数。算法在“E步”中根据当前模型参数（簇中心）来推断这些标号。

B. 隐含变量指的是每个数据点的簇标号

• 正确。这正是K-Means在EM框架下的理解。在“E步”（期望步）中，我们基于当前的簇中心，为每个数据点分配（或推断） 它所属的簇标号，这一步对应计算隐含变量的“期望”或“最可能取值”。

C. 模型参数指的是簇的个数（即K值）

• 错误。簇的个数K是一个超参数，通常在算法开始运行前由人工预先指定。模型参数（簇中心）是随着K的确定而需要被学习的具体数值。

D. 隐含变量指的是簇中心点坐标

• 错误。簇中心点坐标恰恰是模型参数。在“M步”（最大化步）中，我们根据上一步推断出的簇标号（隐含变量），重新计算各个簇的中心点坐标，以“最大化”簇内点的相似度（或最小化距离）。

K-Means与EM的步骤对应关系

为了让这个对应关系更清晰，我们可以这样看：

总结

简单来说，在K-Means这个EM过程中：

• 你在“猜”的东西（它属于哪个簇）是隐含变量。

• 你在“算”的东西（簇的中心在哪）是模型参数。

因此，唯一正确的描述是 B。理解这一点有助于你从更统一的理论视角看待包括K-Means、高斯混合模型在内的多种算法。