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EM 알고리즘을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 나는 일련의 관측을 집중시킬 필요가 있으며 이것을 위해 Kmeans 알고리즘을 이미 구현했다!Expectation Maximization 알고리즘 구현에 대한 지침
그러나 EM을 개발할 수 있기를 원하며 Weka와 같은 라이브러리가 있지만이를 구현할 수 있어야합니다.
내가 웹을 탐색했을 때 주제에 대한 기본 지침을 제공 할 수있는 사람에게 감사하지만 적절한 지식 없이는 이해하기 어려운 수식으로 가득했습니다.
에 넣어해야합니까? EM은 Lloyd k-means와 비슷하지만, 확률이 가장 높은 (또는 퍼지 k- 수단과 같은 상대적 할당) 클러스터에 객체를 할당하고 공평 매트릭스를 계산하는 대신 평균을 계산하는 것 외에는 다릅니다. –
내가 말했듯이 나는 K- 평균 알고리즘을 수행했고 EM은 그것과 밀접한 관련이 있다고 발견했지만 어떻게 작동하는지와 구현 방법을 이해하는 데 어려움을 겪고있다. 주로 좋은 확률 배경이 부족하기 때문이다! 그래서 나는 꽤 많이 읽었지만 공식은 이전의 이유로 나를 위해 아주 분명하지 않습니다. – unbekant
내말은, 당신은 * 구현하려고 했습니까? 때로는 방정식을 코드에 적어 둬야 할 때가 있습니다. 방정식의 결과가 필요하기 때문에이 문제를 해결할 방법이 없습니다. –