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Unit 6 5i EM as Generalization of k-Means

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Showing Revision 1 created 12/03/2014 by K2480.

  1. EMアルゴリズムを説明するのはとても簡単で
  2. これはk-means法を汎用化したものです
  3. ここにいくつかのデータ点と
  4. ランダムなクラスタの中心があります
  5. EMアルゴリズムは
    ハードクラスタリングで分類を行わず
  6. ソフトクラスタリングで行います
  7. 事後尤度に従って各データ点と
  8. クラスタの中心を結びます
  9. 事後尤度は後ほど定義します
  10. 割り当ての過程または最大化の過程では
  11. クラスタの中心は先ほどと同じように
    最適化されますが
  12. 割り当ては柔軟な変数です
  13. そして最も近いデータ点だけでなく
  14. すべてのデータ点に異なる強さで対応します
  15. EMアルゴリズムではクラスタの中心は
  16. k-means法ほど大きく動かず平滑です
  17. 新たな割り当てで重みづけが変わり
  18. 赤と緑の辺に見られる変化をもたらします
  19. より柔軟性の高いクラスタもあります
  20. その場合は段階的に
  21. EM法とk-means法が同じような結果に収束します
  22. しかし割り当てはすべて有効になり
  23. 0か1に限らない柔軟なクラスタリングになります
  24. 次はこれに関係する事後確率について説明します