Рассмотрены ЕМ-алгоритмы для задачи разделения смесей распределений, описанных цепями Маркова, и связанная с ней проблема максимизации взвешенного правдоподобия. Предложены вспомогательные алгоритмы для выбора начального приближения и оптимального числа компонентов сиеси, а таже метод аппроксимации смеси распределений на основе известных данных с помощью метода опорных векторов. Полученнык данные применены к задаче классификации фрагментов генов.
