Background: The expectation maximization (EM) algorithm is a common tool for estimating the parameters of Gaussian mixture models (GMM). However, it is highly sensitive to initial value and easily gets trapped in a local optimum. Method: To address these problems, a new iterative method of EM...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是机器学习中一种常用的聚类算法,本文介绍了其原理,并推导了其参数估计的过程。主要参考Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》。 以粗体小写字母表示向量,粗体大写字母表示矩阵;标量不加粗,大写表示常数。 1. 高斯分布 高斯分布(Gaussian distribution)...
混合模型:以概论为基础的‘软聚类(soft clustering), 每一个聚类是一个生成模型(generative model)即学习模型参数比如多维高斯模型,学习的是模型的均值、协方差。对比‘硬聚类(hard clustering)比如k-mean…
CF Jeff Wu. On the convergence properties of the em algorithm. The Annals of Statistics, pages 95–103, 1983. Lei Xu and Michael I Jordan. On convergence properties of the em algorithm for gaussian mixtures. Neural Computation, 8(1):129–151, 1996. Ji Xu, Daniel J Hsu, and Arian Male...
- 混合模型的参数估计。比如高斯混合模型（Gaussian Mixture Model），通过 EM 算法来确定每个高斯分布的均值、方差和混合比例。2.机器学习：- 聚类分析。帮助将数据分组为不同的簇，如 K-Means 算法的一种扩展形式就使用了 EM 算法。- 图像识别。在图像特征提取和分类任务中，用于估计模型的参数。3.自然语言处理...
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。在HMM模型中鲍姆-韦尔奇算法求解参数的案例中也用到了这种实现。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: ...
The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理; (3)求导数,令导数为0,得到似然方程; (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): ...
The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理; (3)求导数,令导数为0,得到似然方程; (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): ...
BLOMER, J.; BUJNA, K. Simple methods for initializing the EM algorithm for gaussian mixture models. CoRR, abs/1312.5946, 2013. Disponivel em: .J. Blomer and K. Bujna, "Simple Methods for Initializing the EM Algorithm for Gaussian Mixture Model," in 20th Pacific Asia Conference on ...
EM算法(Expection-Maximizationalgorithm,EM)是一种迭代算法,通过E步和M步两大迭代步骤,每次迭代都使极大似然函数增加。但是,由于初始值的不同,可能会使似然函数陷入局部最优。辜丽川老师和其夫人发表的论文:基于分裂EM算法的GMM参数估计 改进了这一缺陷。下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。