简述EM算法的用途及其基本思想

EM算法是一种迭代算法，主要应用于含有隐变量的概率模型参数估计问题。其基本思想是：在含有隐变量的概率模型中，无法直接采用最大似然估计法来估计模型参数，但可以通过引入隐变量的辅助变量来简化模型，从而采用最大似然估计法来估计参数。具体来说，EM算法包括两个步骤：

1. E步骤：在当前的参数估计值下，计算隐变量的条件概率分布。

2. M步骤：根据在E步骤中计算得到的隐变量条件概率分布，通过最大化似然函数来估计模型参数。

通过交替进行E步骤和M步骤，直至收敛，即可得到模型参数的极大似然估计值。EM算法的应用非常广泛，比如在聚类、文本分类、图像分割等领域都有较为广泛的应用。