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经典的EM算法程序在正态混合分布模型的参数估计中扮演了重要的角色。该算法是一种迭代的方法,其基本思想是在当前的模型参数下,通过一些步骤来计算数据的概率分布,然后根据这个分布来调整模型参数,使得模型更能适应数据。这个过程将一直重复进行直到满足某个停止准则。在实际应用中,该算法具有非常广泛的应用场景,例如信号处理、图像分析、自然语言处理等领域。希望这个简短的介绍能够为您提供更多关于EM算法程序的参考信息,同时也为您的工作和学习提供一些帮助。