अपेक्षाकृत अधिकतमकरण एल्गोरिदम

Question

का कोई उदाहरण उदाहरण ईएम एल्गोरिदम का एक सरल संख्यात्मक उदाहरण प्रदान कर सकता है क्योंकि मुझे दिए गए सूत्रों के बारे में निश्चित नहीं है? 4 या 5 कार्टेशियन निर्देशांक के साथ वास्तव में सरल एक पूरी तरह से करना होगा।

Answer 1

क्या इस बारे में: http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Clustering/Expectation_Maximization_(EM)#A_simple_example

मैं भी (संपादित) में एक साधारण उदाहरण लिखा था एक साल पहले आर, दुर्भाग्य से मैं यह पता लगाने में असमर्थ हूँ। मैं इसे बाद में खोजने के लिए फिर कोशिश करूंगा।

संपादित करें: यह यहाँ है -

 
EM <- function() 
{ 
    ### Read file, get necessary cols 
    dataFile <- read.csv("wine.csv", head = FALSE, sep = ",") 
    sl <- dataFile[, 2] 
    #sw <- dataFile[, 3] 
    #pl <- dataFile[, 3] 
    #pw <- dataFile[, 4] 
    class <- dataFile[, 5] 
    N <- length(sl) 
    pi1 <- 0.5 
     ### Init ### 
    rand1 <- floor(runif(1) * N) 
    rand2 <- floor(runif(1) * N) 
    mu1 <- sl[rand1] 
    mu2 <- sl[rand2] 
    mean1 <- sum(sl)/N 
    sigma1 <- sum( (sl - mean1) ** 2) /N 
    sigma2 <- sigma1 
    print(mu1) 
    print(mu2) 
    print(sigma1) 
    print(sigma2) 
    COUNTLIM <- 10 
    count <- 1 
    prevmu1 <- 0.0; 
    prevmu2 <- 0.0; 
    prevsigma1 <- 0.0; 
    prevsigma2 <- 0.0; 
    gamma <- array(0, length(sl)) 
    while (count <= COUNTLIM) 
    { 
     gamma <- pi1 * dnorm(sl, mu2, sigma2)/ ((1 - pi1) * dnorm(sl, mu1, sigma1) + pi1 * dnorm(sl, mu2, sigma2)) 
     mu1 <- sum((1 - gamma) * sl)/sum(1 - gamma)
 
     mu2 <- sum((gamma) * sl)/sum(gamma)
 
     sigma1 <- sum((1 - gamma) * (sl - mu1) ** 2)/sum(1 - gamma) 
     sigma2 <- sum((gamma) * (sl - mu2) ** 2)/sum(gamma) 
     pi1 <- sum(gamma)/N 
     print(c(mu1, mu2, sigma1, sigma2, pi1)) 
     if (count == 1) 
     { 
      prevmu1 <- mu1; 
      prevmu2 <- mu2; 
      prevsigma1 <- sigma1; 
      prevsigma2 <- sigma2; 
     } 
     else 
     { 
      val <- ((prevmu1 - mu1)*2 + (prevmu2 - mu2)*2 + (prevsigma1 - sigma1)*2 + (prevsigma2 - sigma2)*2) ** 0.5; 
      print(c("val: " , val)) 
      if (val <= 1) 
      { 
       break; 
      } 
     } 
     count <- count + 1 
    } 
    print(mu1) 
    print(mu2) 
    print(sigma1) 
    print(sigma2) 
}