1 em演算法的
r語言實現
#步驟1
資料集準備及其描述
#步驟2
構建em
演算法模型，指定分3類
#步驟3
構建em
演算法模型，指定先驗概率
2 存在雜訊的
em演算法r語言實現
#步驟1
資料集準備
set.seed(0) #設定隨機種子
nnoise=100
dim(faithful)
解釋：#runif()
函式用於生成從0到
1區間範圍內的服從正態分佈的隨機數，每次生成的值都不一樣。
#runif(20)
表示生成20個
0到1之間的隨機數
#runif(nnoise,min=min(x)-.1,max=max(x)+.1) 表示總共生成nnoise個隨機數，且隨機數下限為min=min(x)-.1，上限為max=max(x)+.1，
第乙個引數表示要參與計算的資料，第二個引數
1表示對行計算，
2表示對列計算，第三個引數表示對資料的行（列）進行什麼運算（比如：均值，和等）。
表示生成
100個隨機數，且最小的數比faithful資料中最小的小
0.1，最大的數比faithful資料中最大的大
data ，rbind 行合併，要求列數一樣。
dim(data)
#步驟2
資料集視覺化
plot(faithful) #
展示faithful資料集的分布
把人工雜訊資料加進去顯示，並且設定雜訊資料顯示的符號pch，雜訊資料的大小cex，雜訊資料的顏色col
表示要抽樣的資料，
size
表示抽樣的大小，
replace = false
表示不重複抽樣，
replace = true
表示重複抽樣，
prob
表示樣本中元素被抽到的可能性
size=nrow(faithful)+nnoise
size
prob = c(3,1)/4
prob
#步驟3
模型建立
library(mclust)
mod4=mclust(data,initialization=list(noise=noiseinit)) #建立
em模型，initialization引數為包含零個或多個以下元件的列表：
圖1貝葉斯資訊度量圖
bic圖2
分類圖classification
圖3 不確定性圖
uncertainty
圖4 密度圖
density
燈管實驗的em演算法 EM演算法
本文試圖用最簡單的例子 最淺顯的方式說明em expectation maximization 演算法的應用場景和使用方法，而略去公式的推導和收斂性的證明。maximum likelihood estimation maximum likelihood estimation mle 是要選擇乙個最佳...
EM演算法原理
在聚類中我們經常用到em演算法 i.e.estimation maximization 進行引數估計,在該演算法中我們通過函式的凹 凸性，在estimation和maximization兩步中迭代地進行引數估計，並保證可以演算法收斂，達到區域性最優解。ps 為了不在11.11這個吉祥的日子發blog...
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在聚類中我們經常用到em演算法 i.e.expectation maximization 進行引數估計,在該演算法中我們通過函式的凹 凸性，在expectation 和maximization兩步中迭代地進行引數估計，並保證可以演算法收斂，達到區域性最優解。ps 為了不在11.11這個吉祥的日子發b...