Intelligence Architecture けんきうノート - EMアルゴリズムたとえば、複数の信号源があって、そこから毎回確率的にどれかの信号源が選ばれて発生されるデータを観測することを考えます。 ただし観測されたデータは、どの信号源から発生されたかはわからないとします。 また、データにはノイズがのっているなど、各々の信号源も確率的な挙動を示すことにしましょう。 このとき、観測できるデータだけから、確率モデルでモデル化した信号源（と信号源の混ざり具合）のパラメータ同定を行う手法として、以下で説明するEMアルゴリズムを利用することが出来ます。 観測データを \(X\) 、観測できないデータは特に隠れ変数と言い、\(Y\) とします。 どちらも確率変数です。 \(Y\) は上の例で言えば信号源のインデックス（どの信号源が選ばれたか）になります。 観測データと隠れ変数を合わせた \(Z=(X,Y)\) を完全データと言い、システムの全ての確率変数となります。 また便宜
