EM算法在R语言中的实现 1. EM算法概述 EM算法(Expectation-Maximization algorithm)是一种用于估计含有隐变量的概率模型参数的迭代算法。它通过交替进行两个步骤:E步骤(Expectation step)和M步骤(Maximization step),来不断迭代求解模型参数的最大似然估计。 EM算法的一般步骤如下: 选
counts <- data$word.doc.mat # calling the hard EM algorithm on the data with K = 4 hard.res <- hard.EM(counts, K = 4, max.epoch = 50) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 得到以下输出 2171715 [1] 1952192 [1] 1942383 [1] 1938631 [1] 1937321 [1] 1936228 [1] 193557...
EM algorithm for the NB-beta model in the multiple condition testNing Leng
EM算法(Expectation-maximization algorithm) 糊涂的小蚂蚁 EM算法学习笔记(一): EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据… 云时之间发表于云时之间 EM算法(2)——广义EM...
r语言中em算法代码 R语言是一种广泛应用于统计分析和数据处理的编程语言。而EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种常用的参数估计方法，用于处理含有隐变量的概率模型。本文将介绍如何使用R语言实现EM算法，并通过一个具体的案例来说明其应用。我们需要明确EM算法的基本原理。EM算法是一种通过迭代优化的方法...
【2】Ryd6n T.An EM algorithm for estimation in Markov-modulated Poisson processes[J].Computational Statistics&Data Analysis,1996,21(4):431— 447. 【3】连军艳.EM算法及其改进在混合模型参数估计中的应用研究【D】.长安 大学,2006. 【4】杨基栋.EM算法理论及其应用【安庆师范学院学报:自然科学版, 2009...
colIndex={}#每一列的元素进行编号foriinrange(len(columnName)):colIndex[columnName[i]]=i Pmap={}# 函数P很耗时间,而且经常会求一样的东西,因此我加了个记忆化搜索,用map存一下,避免重复计算,这里保存的是离散值 kindsOfAttribute={}# kindsOfAttribute[0]=3,因为有3种不同的类型的"色泽"foriinran...
An elegant and powerful method for finding maximum likelihood solutions for models with latent variables is called the expectation-maximization algorithm. —— From 《Pattern Recognition and Machine Learning》 § 9.2.2 例子:三硬币模型,3枚硬币分别记为A、B、C,单独抛下正面出现的概率分别是ππ,p,q,...
其中比较出名的一个就是上面《九层境界》中提到的VBEM算法(详见Neal, R.，Hinton, G.: A view of the EM algorithm that justifies incremental, sparse, and other variants. in: Michael I. Jordan(ed.) Learning in Graphical Models，pp355–368. MITPress，Cambridge，MA(1999))，就是用 F(θ，q)=...
前天推了一篇关于EM算法的文章,后台有留言反映不太明白,包括解释EM使用的抛硬币的例子。 今天,借助 2008 年论文中给出的解释EM算法的例子,最后解释EM算法:E步和M步 论文题目: What is the expectation maximization algorithm? 这是论文中的那幅图: