ClusterAnalysis Mouse
The tendency of k-Means to produce clusters of the same extends produces bad results, while the Gaussian nature of the data is well recognized by EM.
The visualization was generated using ELKI.
|
Já, autor tohoto díla, jej tímto uvolňuji jako volné dílo, a to celosvětově. V některých zemích to není podle zákona možné; v takovém případě: Poskytuji komukoli právo užívat toto dílo za libovolným účelem, a to bezpodmínečně s výjimkou podmínek vyžadovaných zákonem. |
Relevantní obrázky
Relevantní články
EM algoritmusEM algoritmus je ve statistice iterační metoda pro hledání maximálně věrohodného odhadu nebo odhadu parametrů statistického modelu s maximální aposteriorní pravděpodobností (MAP), který závisí na nepozorovaných skrytých proměnných. Při EM iteracích se pravidelně střídají kroky výpočtu střední hodnoty s kroky maximalizace (M). V kroku E se vytváří očekávaná logaritmická věrohodnostní funkce na základě aktuálního odhadu parametrů. V kroku M se počítají parametry maximalizující očekávanou logaritmickou věrohodnostní funkci nalezenou v kroku E. Tyto odhady parametrů se pak používají pro určení rozdělení skrytých proměnných v dalším kroku E. .. pokračovat ve čtení