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由上面的推导，EM算法框架可以总结如下，由以下两个步骤交替进行直到收敛。
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（1）E步骤：计算隐变量的期望
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．
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（5.8）
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（2）M步骤：最大化
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．
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（5.9）
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剩下的事情就是说明K均值算法与EM算法的关系了。K均值算法等价于用EM算法求解以下含隐变量的最大似然问题：
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（5.10）
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其中是模型的隐变量。直观地理解，就是当样本x离第k个簇的中心点μk距离最近时，概率正比于，否则为0。
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在E步骤，计算
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（5.11）
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这等同于在K均值算法中对于每一个点x(i)找到当前最近的簇z(i)。
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在M步骤，找到最优的参数，使得似然函数最大：
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．
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（5.12）
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经过推导可得
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．
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