EM 알고리즘 썸네일형 리스트형 7-3. EM algorithm for Gaussian Mixtures 용어정의 Mixtures of Gaussians EM algorithm for Gaussian mixtures Comparison of EM algorithms 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. Mixtures of Gaussians 가우시안 혼합 분포(Mixtures of Gaussians)은 복수의 가우시안 분포들의 선형 결합으로 실제데이터의 분포를 근사하는 방법으로 아래와 같은 그림으로 표현할 수 있다. 이는 아래 오른쪽 그림과 같이, 단일 가우시안 분포를 통해 데이터 분포를 표현하기엔 한계가 존재하고 복수의 혼합 분포를 사용해서 더 정확하게 표현할 수 있기 때문에 유용하게 사용되는 방법이다. 즉, 가우시안 혼합분포를 나타내기 위해서는 잠재변수(Latent variable).. 더보기 7-1. Mixture Models and Expectation-Maximization(EM) Algorithm 용어정의 Introduction 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. Introduction 혼합모델(Mixture model)은 복잡한 확률분포를 알아내는데 활용할 수 있을 분만 아니라, 유사한 분포를 갖는 데이터들끼리 그룹화(Clustering) 하는데도 사용할 수 있다. 이러한 혼합모델의 추정은 아래와 같이 복잡하게 얽혀있는 관측데이터들 사이의 관계를 파악하는데 보다 직관적으로 확인할 수 있다. 따라서, 앞으로 작성될 7장의 내용에서는 Expectation-Maximization (EM)이라는 Two-step 알고리즘을 통해서 데이터들을 그룹화하고, 가우시안 혼합 분포에 적용하는 대표적 방법들을 설명한다. 더보기 이전 1 다음
