15
правок
Изменения
Добавил плюсы и минусы дефлотной реализации
'''E(Expectation)''' шаг --- поиск наиболее вероятных значений скрытых переменных.
'''M(Maximisation)''' шаг --- поиск наиболее вероятхын вероятных значений параметров, для полученных на шаге E значений скрытых переменных.
EM алгоритм подходит для решения задач двух типов:
# Задачи с неполными данными.
# Задачи, в которых удобно вводить скрытые переменные для упрощения подсчета функции правдободобияправдоподобия. Примером такой задачи может служить кластеризация
== Проблема восстановления распределения смеси ==
<tex>w_j = \frac {1} {m} \sum\limits_{i=1}^m h_{ij}</tex>
Until stopping criteria is satisfied
=== Плюсы и минусы ===
Плюсы:<br/>
* Сходится в большинтсве ситуаций
* Наиболее гибкое решение
* Легко может добавить нечуствительность к шуму
Минусы:<br/>
* Чуствителен к начальному приближению. Могут быть ситуации, когда сойдемся к локальному экстремуму
