本文探讨了期望最大化（EM）算法在高维潜变量模型中的应用，提出了一种结合稀疏结构的新型高维EM算法。研究了高斯混合模型的梯度EM算法，证明其全局收敛性，并分析了学习过参数化GMM的挑战。此外，提出了基于边界优化的参数学习方法，强调数据预处理对算法性能的影响。