在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)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藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量...
EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expectation Maximization Algorithm)。EM算法受到缺失思想影响,最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题,其算法基础和收敛有效性等问题在Dempster,Laird和Rubin三人于1977年所...
在M步骤中,算法根据E步骤的结果更新模型参数。 聚类应用:一旦HMM的参数被训练出来,就可以用它来进行聚类分析。具体来说,可以将每个数据点视为一个观测序列,然后通过计算数据点在不同隐含状态下的概率来实现聚类。由于HMM考虑了状态之间的转移关系,因此它在处理具有时间序列特性的数据时表现出色。 总结与建议 EM聚类...
期望最大算法(EM算法)是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的最大似然估计方法。 三、EM算法的初始化研究 1、问题描述 EM算法缺陷之一:传统的EM算法对初始值敏感,聚类结果随不同的初始值而波动较大。总的来说,EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。 我看了一篇论文:...
一种灵活的EM类噪声数据聚类算法 作者:Violeta Roizman; Matthieu Jonckheere; Frédéric Pascal 摘要 尽管非常流行,但众所周知,高斯混合模型(Gaussian mixture model)的期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法在处理非高斯分布或存在异常值或噪声时表现不佳。...
一、聚类与EM算法 1、以聚类为例讲清楚EM 首先将EM算法应用于概率模型。 EM算法是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 -- 假设聚类模型的输出y=f(θ,z,x) -- θ是模型参数,决定x的分布
EM 算法相当于一个聚类框架,里面有不同的聚类模型,比如 GMM 高斯混合模型,或者 HMM 隐马尔科夫模型。其中你需要理解的是 EM 的两个步骤,E 步和 M 步:E 步相当于通过初始化的参数来估计隐含变量,M 步是通过隐含变量来反推优化参数。最后通过 EM 步骤的迭代得到最终的模型参数。 思考: 如何使用 EM 算法工具完...
许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想,因此本文包括有限混合模型的EM算法的概述。 1.有限混合模型介绍 人群中的个体往往可以被划分为群。然而,即使我们观察到这些个体的特征,我们也可能没有真正观察到这些成员的群体。这项任务在文献中有时被称为 "无监督聚类",事实上,混合模型一般可以被认为是由被称为 "基于模型...
聚类-em算法解析 聚类算法概述EM算法的基本原理聚类-EM算法的实现过程聚类-EM算法的性能分析聚类-EM算法的应用实例总结与展望 contents 目录 01 聚类算法概述 聚类算法是一种无监督学习方法，通过将数据集划分为若干个相似的子集（即聚类），从而发现数据集中的内在结构和类别。聚类算法定义 聚类的目的通常包括数据压缩、...
EM 算法分为两个过程: E 过程:根据现有的模型,计算各个数据输入到模型中的计算结果,这称为期望值计算过程,即E过程。 M 过程:重新计算模型参数,以最大化期望值,这称为最大化过程,即M过程。 以二维数据点的聚类过程为例,我们定义: 同一类中各个点到该类中心的平均距离为d; ...