代码1 参考github.com/datawhalechi EM算法 import math import copy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #生成随机数据,4个高斯模型 def generate_data(sigma,N,mu1,mu2,mu3,mu
EM算法通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。每次迭代包含两步:E步,求期望;M步,求极大化 EM算法: 输入:观测变量数据Y,隐变量数据Z,联合分布P(Y,Z|θ)(也即完全数据的概率),条件分布P(Z|Y,θ)(也即未观测数据Z的条件概率分布); 输出:模型参数θ; (1)选择参数的 ,开始迭代; (2)E步:记 ...
The GaussianMixture object implements the expectation-maximization (EM) algorithm for fitting mixture-of-Gaussian models. 可以看出是用EM算法求解的GMM. 官方有个示例, 示例地址是使用EM算法来进行density estimation的. 代码直接粘贴来,如下: import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import nump...
或者在极大似然估计较难运算的时候,可以采用EM算法 比如:0-1分布,出现0的概率是p,1的概率是1-p,就可以直接进行极大似然估计 01 p 1-p 举例:一个试验可能有4个结果:其发生的概率分别是: 12+θ4(1), 1−θ4(2), 1−θ4(3), θ4(θ∈(0,1))(4),其对应的发生的次数为:125,18,20,34,...
%EM算法的E step,X表示数据矩阵,model表示模型结构体,R表示返回的隶属度矩阵,llh表示似然函数的目标值function[R, llh]=expectation(X, model)mu = model.mu; Sigma = model.Sigma; w = model.w;%w为MoG的混合系数向量n =size(X,2);%n为样本个数k =size(mu,2);%k为MoG混合成分的个数,即类别个数...
EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。下面我将分点回答你的问题,并提供一个简单的EM算法的Python代码框架。 1. 查找并理解EM算法的基本原理 EM算法的基本思想是:在含有隐变量的概率模型中,通过迭代的方式找到模型参数的最大似然...
OSEM算法,全称为Ordered Subset Expectation Maximization,是一种常用的正电子发射断层扫描(PET)图像重建算法。它基于最大似然估计原理,通过迭代计算来逼近真实的图像分布。相比于传统的MLEM算法,OSEM算法在计算效率和重建质量上有着明显的优势,因此在临床实践中得到了广泛的应用。
从似然函数到EM算法(附代码实现) 1. 什么是EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clustICL(X) summary(ICL) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 BootstrapLRT(X) 初始化 使用EM算法进行最大似然估计。EM的初始化是使用从聚类层次结构聚类中获得的分区来进行的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...