1632
правки
Изменения
м
rollbackEdits.php mass rollback
Перед нами стоит две задачи:<br/>
# По заданной выборке <tex>X^m</tex> случайных и независимых наблюдений полученных из смеси <tex>p(x)</tex>, числу <tex>k</tex> и функции <tex>\phi</tex>, оценить вектор параметров <tex>\Theta = (w_1,..,w_k,\theta_1,..,\theta_k).</tex>.
# Найти <tex>k</tex>.
Как уже упоминалось в [[#Определение|Определении]], алгоритм EM подходит для решения задачи кластеризации. И одной из его имплементаций для этой задачи является алгоритм [[Алгоритм_k-Means|<tex>k</tex>-Means]]. В этом алгоритме в качестве скрытых переменных выступают метки классов объектов. Параметрами же являются центроиды искомых классов. Тогда на шаге E мы относим объекты к какому-то одному классу на основе расстояний до центроид. А на шаге M мы пересчитываем центроиды кластеров, исходя из полученной на шаге E разметке.<br/>
Также стоит упомянуть алгоритм <tex>c</tex>-means<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_clustering#Fuzzy_C-means_clustering Fuzzy C-means clustering, Wikipedia]</ref>. В нем качестве скрытых переменных выступают вероятности принадлежности объекта к классам. На шаге E мы пересчитывем вероятности принадлежности объектов, иходя из расстояния до центроид. Шаг M, идейно, остается без изменений.
