请谈谈k-means, EM, fuzzy c-means算法异同。

好的，关于k-means、EM、fuzzy c-means算法的异同如下：

1. 目的不同
- k-means算法的目的是将一组数据划分成k个簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇之间的数据相似度低；
- EM算法的目的是估计一个概率模型的参数，其中有些观测变量是缺失的；
- fuzzy c-means算法的目的也是将一组数据划分成k个簇，但每个数据点可以属于不同的簇以不同的概率。

2. 算法思想不同
- k-means算法是基于距离的聚类算法，通过计算每个数据点到簇中心的距离来进行聚类；
- EM算法是基于概率的算法，通过估计概率密度函数的参数来进行聚类；
- fuzzy c-means算法也是基于概率的算法，但与EM算法不同的是，它引入了隶属度的概念，即每个数据点都分别属于各个簇，且属于每个簇的概率是由一个隶属度矩阵表示的。

3. 簇的特征不同
- k-means算法中的簇是由其簇中心代表的，即所有数据点到该簇中心的距离最小；
- EM算法中的簇是概率模型中的分布簇，由概率分布的参数代表；
- fuzzy c-means算法中的簇则由簇中心和隶属度矩阵共同决定，即每个簇都有一个簇中心和每个数据点对于该簇的隶属度，而不是只有一些数据点被分配到簇中。

4. 算法求解不同
- k-means算法通过迭代优化簇中心来达到最小化目标函数的目的；
- EM算法通过迭代优化概率分布的参数来达到最大化似然函数的目的；
- fuzzy c-means算法通过迭代优化簇中心和隶属度矩阵来达到最小化目标函数的目的。

以上是k-means、EM、fuzzy c-means算法的主要异同，它们各自有不同的应用场景和优缺点，在具体问题中需要选择合适的算法进行聚类分析。