ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМУ EM ДЛЯ ГАУССОВИХ СУМІШІ
DOI:
https://doi.org/10.30888/2415-7538.2020-18-01-028Ключові слова:
анализ данных, кластеризация, алгоритм ЕМ, оценка параметров, оценка максимального правдоподобия, гауссова смесьАнотація
Кластеризация является одной из наиболее важных задач Data Mining. В настоящее время разработано большое количество методов и алгоритмов кластеризации, но, к сожалению, не все они могут эффективно работать с большими массивами данных, поэтому дальнейшие иMetrics
Посилання
Dempster, A., Laird, N., and Rubin, D. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 39(1), pp. 1–38, 1977.
Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности // (Справочное издание) - М.: Финансы и статистика, 1989. С. 196
Redner, R. and Homer, W. F. Mixture densities, maximum likelihood and the EM algorithm // SIAM Review, 26(2), pp. 195–239, 1984.
Aitkin, M. and Aitkin, I. A hybrid EM / Gauss-Newton algorithm for maximum likelihood in mixture distributions // Statistics and Computing, 6, pp. 127–130, 1996
McLachlan, G. and Krishnan, T. The EM Algorithm and Extensions // Wiley Series in probability and statistics, New York, 1997.
Seidel, W., Mosler, K., and Alker, M. A cautionary note on likelihood ratio tests in mixture models // Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 52, pp. 481–487, 2000.
Wu, C. On the convergence properties of the EM algorithm // The Annals of Statistics, 11(1), pp. 95–103
Сташков Д.В., Орлов В.И., Насыров И.Р., Казаковцев Л.А. Применение EM-алгоритма со сферическим гауссовым распределением к задаче классификации промышленной̆ продукции // Экономика и менеджмент систем управления, 2017, Т.23, No1.1, С.185-193. 9. Королев В. Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений. Теоретический обзор // ИПИ РАН. М., 2007
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
