EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент (пример)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Вычислительный эксперимент)
(Исходный код)
 
(28 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
{{TOCright}}
{{TOCright}}
-
'''EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент''' — общий метод нахождения функции плотности распределения объектов. Предполагается, что она имеет вид смеси <tex>k</tex> распределений.
+
'''EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент''' — метод нахождения функции плотности объектов, представляющей смесь распределений.
-
В данной статье рассматривается гауссовское распредение выборки, количество гауссианов произвольно.
+
В тех случаях, когда "форму" класса не удаётся описать каким-либо одним распределением, можно попробовать описать её смесью <tex>k</tex> распределений, каждое из которых описывается функцией правдоподобия <tex>p_j(x)</tex>.
 +
<center><tex>p(x) = \sum_{i=1}^k w_jp_j(x)</tex></center>
 +
 
 +
<tex>w_j</tex> - априорная вероятность <tex>j</tex>-й компоненты. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений <tex>\varphi(x; \theta)</tex> и отличаются только значениями параметра <tex>p_j(x) = \varphi(x; \theta_j)</tex>
 +
 
 +
''Задача разделения смеси'' заключается в том, чтобы, имея выборку <tex>X^m</tex> случайных и независимых наблюдений из смеси <tex>p(x)</tex>, зная число <tex>k</tex> и функцию <tex>\varphi</tex>, оценить вектор параметров <tex>\Theta = (w_1,...,w_k,\theta_1,...,\theta_k)</tex>
 +
 
 +
В данной статье рассматривается смесь гауссовских распределений выборки. Предполагается, что произвольную функцию распределения можно представить в виде их линейной комбинации. Количество компонент смеси, т.е. число гауссианов в линейной комбинации, произвольно.
 +
 
 +
 
 +
EM-алгоритм был предложен и исследован М.И.Шлезингером как инструмент для самопроизвольной классификации образов. Область его применения чрезвычайно широка: [[дискриминантный анализ]], [[кластеризация]], восстановление пропусков в данных, обработка сигналов и изображений. Алгоритм решает задачу [[исключающее или | исключающего или (XOR)]]
== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
-
Задана выборка <tex>\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^{\ell}</tex>, в которой <tex>X^{\ell}</tex> = <tex>\{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^{\ell}</tex> - множество объектов, <tex>Y^{\ell}</tex> = <tex>\{\mathbf{y}_i\}_{i=1}^{\ell}</tex> - множество ответов. Предполагается, что объекты имеют плотность распределения <tex>p(x)</tex>, представимую в виде смеси <tex>k</tex> гауссиан с параметрами <tex>\mu</tex> и <tex>\Sigma</tex>.
+
Задана выборка <tex>\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^m</tex>, в которой <tex>X^m</tex> = <tex>\{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^m</tex> - множество объектов, <tex>Y^m</tex> = <tex>\{\mathbf{y}_i\}_{i=1}^m</tex> - множество ответов. Предполагается, что на множестве объектов задана плотность распределения <tex>p(x)</tex>, представленная в виде смеси <tex>k</tex> гауссиан с параметрами <tex>\mu</tex> и <tex>\Sigma</tex>,
-
<center><tex>p(x) = \sum_{i=1}^k w_jp_j(x) = \sum_{i=1}^k w_jN(x;\mu_j,\Sigma_j)</tex></center>
+
<center><tex>p(x) = \sum_{i=1}^k w_jp_j(x) = \sum_{i=1}^k w_jN(x;\mu_j,\Sigma_j).</tex></center>
 +
<center><tex>N(x;\mu_j,\Sigma_j) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^ndet\Sigma_j}}e^{-\frac{1}{2}(x-\mu_j)\Sigma_j^{-1}(x-\mu_j)^{T}}</tex></center>
-
Задача разделения смеси заключается в том, чтобы, имея выборку <tex>X^m</tex> случайных и независимых наблюдений из смеси <tex>p(x)</tex> оценить вектор параметров <tex>\theta = (w_1,...,w_k,\mu_1,...,\mu_k,\Sigma_1,...,\Sigma_k)</tex> доставляющий максимум функции правдоподобия
+
Задача разделения смеси заключается в том, чтобы, имея выборку <tex>X^m</tex>
-
<center><tex>Q(\Theta) = \ln\prod_{i=1}^mp(x_i|w,\mu,\Sigma) = \sum_{i=1}^m\ln\sum_{j=1}^kw_jp_j(x_i) \rightarrow max_{\Theta}</tex></center>
+
случайных и независимых наблюдений из смеси <tex>p(x)</tex> оценить вектор параметров <tex>\theta = (w_1,...,w_k,\mu_1,...,\mu_k,\Sigma_1,...,\Sigma_k)</tex> доставляющий максимум функции правдоподобия
 +
<center><tex>Q(\Theta) = \ln\prod_{i=1}^mp(x_i|w,\mu,\Sigma) = \sum_{i=1}^m\ln\sum_{j=1}^kw_jp_j(x_i) \rightarrow \max_{\Theta}</tex></center>
== Алгоритм отыскания оптимальных параметров ==
== Алгоритм отыскания оптимальных параметров ==
Строка 15: Строка 27:
EM-алгоритм состоит из итерационного повторения двух шагов. На E-шаге вычисляется ожидаемое значение (expectation) вектора скрытых переменных <tex>G</tex> по текущему приближению вектора параметров <tex>\Theta</tex>. На М-шаге решается задача максимизации правдоподобия (maximization) и находится следующее приближение вектора <tex>\Theta</tex>
EM-алгоритм состоит из итерационного повторения двух шагов. На E-шаге вычисляется ожидаемое значение (expectation) вектора скрытых переменных <tex>G</tex> по текущему приближению вектора параметров <tex>\Theta</tex>. На М-шаге решается задача максимизации правдоподобия (maximization) и находится следующее приближение вектора <tex>\Theta</tex>
по текущим значениям векторов <tex>G</tex> и <tex>\Theta</tex>.
по текущим значениям векторов <tex>G</tex> и <tex>\Theta</tex>.
-
Если число компонент смеси заранее не известно, то применяется EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент. Если при каком-либо <tex>k</tex> число неправильно классифицированных объектов превышает допустимое, то <tex>k</tex> увеличивается и повторяется EM(<tex>X,k_{new}</tex>)
+
 
 +
Если число компонент смеси заранее неизвестно, то применяется EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент. Предположим, что смесь содержит одну компоненту (<tex>k=1</tex>) и проделаем алгоритм EM(<tex>X,1</tex>). Найдем плохо классифицированные элементы: Если функция правдоподобия на объекте меньше своего максимального значения в R раз, то добавим элемент ко множеству U. Параметр R выбирается на основании эвристических соображений, как правило <tex>R \in [2,10]</tex>. Множество U полагается пустым и увеличивается по мере добавления в него элементов. Если размер U оказался больше <tex>m_0</tex>, то считаем, что текущее распределение плохо описывает смесь. Текущее распределение определяется только числом компонент <tex>k</tex>. Увеличим
 +
его на единицу и запустим еще раз EM(<tex>X,k+1</tex>). Алгоритм остановится, когда число плохо классифицированных объектов будет меньше <tex>m_0</tex>. Этот параметр характеризует количество элементов, по которому можно восстановить гауссовское распределение. Как правило <tex>m_0 \geq 10</tex>
 +
 +
 
*'''Вход:'''
*'''Вход:'''
Выборка <tex>X^m = \{x_1,...,x_m\}</tex> ;
Выборка <tex>X^m = \{x_1,...,x_m\}</tex> ;
Строка 37: Строка 53:
== Вычислительный эксперимент ==
== Вычислительный эксперимент ==
-
Алгоритм тестируется на модельных и реальных данных
+
Алгоритм тестируется на модельных и реальных данных.
-
* Рассмотрим пример модельных данных. Выборка состоит из 4 классов. Первый класс представляет собой две гауссианы с диагональной и недиагоныльной матрицами ковариации, остальные - одна гауссиана.
+
===Пример 1===
-
 
+
Рассмотрим пример на модельных данных. Выборка состоит из четырех классов. Красный класс представляет собой смесь двух гауссовских распределений с диагональной и недиагональной матрицами ковариации. Остальные классы являются одним гауссовским рапределением.
 +
Дисперсия зеленого класса меньше дисперсий остальных, поэтому его элементы находятся ближе к центру. Дисперсия бирюзовых по одной координате больше, чем по другой, в результате чего класс визуально вытянулся. Центры классов располагаются близко, некоторые классы линейно неразделимы.
 +
<source lang="matlab">
<source lang="matlab">
[X1, Y1] = gengaussdata(150, [0;0], [1/4,1/2]);
[X1, Y1] = gengaussdata(150, [0;0], [1/4,1/2]);
Строка 70: Строка 88:
Алгоритм допустил 16 ошибок, что на выборке из 820 элементов составляет менее 2%.
Алгоритм допустил 16 ошибок, что на выборке из 820 элементов составляет менее 2%.
-
*В качестве второго примера возьмем 2 плохо разделимых класса.
+
===Пример 2===
 +
В качестве второго примера возьмем два плохо разделимых класса. Центры классов находятся на расстоянии меньшем дисперсии каждого из них. Можно наблюдать синие элементы, расположенные ближе к центру красного класса, чем к центру своего.
[[Изображение:twobadclasses.png|400px]]
[[Изображение:twobadclasses.png|400px]]
-
 
[[Изображение:twobadclasses_sorted.png|400px]]
[[Изображение:twobadclasses_sorted.png|400px]]
<br/>
<br/>
-
Благодаря тому, что алгоритм выделил 4 гауссианы в синем классе, некоторые его элементы, далеко забравшиеся в чужой класс, были классифицированы правильно.
+
Алгоритм выделил четыре гауссовских распределения в синем классе. Благодаря этому, хорошо классифицировались некоторые синие элементы, находящиеся ближе к красному классу.
 +
 
 +
 
 +
=== Ирисы Фишера ===
 +
Проверку алгоритма проведем на классической задаче: [http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris Ирисы Фишера]
 +
Объектами являются три типа ирисов: [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%80%D0%B8%D1%81_%D1%89%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B9 setosa], [http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_versicolor versicolor], virginica
 +
 
 +
[[Изображение:setosa.jpg|275px]]
 +
[[Изображение:versicolor.jpg|275px]]
 +
[[Изображение:virginica.jpg|275px]]
 +
 
 +
У каждого объекта есть четыре признака: длина лепестка, ширина лепестка, длина чашелистика, ширина чашелистика.
 +
Для удобства визуализации результатов будем использовать первые два признака.
-
*Реальные данные
 
<source lang="matlab">
<source lang="matlab">
load 'iris2.data'
load 'iris2.data'
Строка 94: Строка 123:
drawdata(X,Yanswer,'o')
drawdata(X,Yanswer,'o')
</source>
</source>
-
Проверку алгоритма проведем на классической задаче: [http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris Ирисы Фишера]
 
-
Объектами являются 3 типа ирисов: [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%80%D0%B8%D1%81_%D1%89%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8B%D0%B9 setosa], [http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_versicolor versicolor], virginica
 
-
 
-
[[Изображение:setosa.jpg|275px]]
 
-
[[Изображение:versicolor.jpg|275px]]
 
-
[[Изображение:virginica.jpg|275px]]
 
-
 
-
 
-
У каждого объекта есть 4 признака: длина лепестка, ширина лепестка, длина чашелистика, ширина чашелистика
 
-
Для удобства изображения результатов будем использовать первые два признака.
 
[[Изображение:Ireses_unsorted.png|300px]]
[[Изображение:Ireses_unsorted.png|300px]]
[[Изображение:Ireses_sorted&centers.png|300px]]
[[Изображение:Ireses_sorted&centers.png|300px]]
-
Алгоритм хорошо отделил ирисы setosa от остальных, но допустил достаточное число ошибок при разделении ирисов versicolor и virginica. Это произошло потому, что алгоритм изначально решал задачу кластеризации и лишь потом задачу классификации, приписывая каждому кластеру номер наиболее хорошо приближаемого им класса. Для отделения последних двух классов можно использовать [[Линейный классификатор | Линейные алгоритмы классификации]], либо решать с помощью [[EM алгоритм (пример) | EM]], но используя все 4 признака.
+
Алгоритм хорошо отделил ирисы setosa от остальных, но допустил 30% ошибок при разделении ирисов versicolor и virginica. Это произошло потому, что алгоритм изначально решал задачу кластеризации и лишь потом задачу классификации, приписывая каждому кластеру номер наиболее хорошо приближаемого им класса. Для разделения последних двух классов можно использовать [[Линейный классификатор|линейные алгоритмы классификации]], либо решать с помощью [[EM алгоритм (пример)|EM-алгоритма]], используя все четыре признака.
== Исходный код ==
== Исходный код ==
-
Скачать листинги алгоритмов можно здесь [http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/viewvc/mlalgorithms/EMwithAddingComponents EMk.m, emlearn.m, emtest.m]
+
Скачать листинги алгоритмов можно здесь [http://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/Group674/Pavlov2009EMwithAdding]
== Смотри также ==
== Смотри также ==
* [[EM алгоритм (пример)|EM алгоритм]]
* [[EM алгоритм (пример)|EM алгоритм]]
 +
* [[ЕМ-алгоритм, его модификации и обобщения]]
* [[Метод ближайших соседей]]
* [[Метод ближайших соседей]]
 +
* [[Линейный классификатор]]
* [[Многомерная случайная величина]]
* [[Многомерная случайная величина]]
==Литература==
==Литература==
*К. В. Воронцов, Лекции по статистическим (байесовским) алгоритмам классификации
*К. В. Воронцов, Лекции по статистическим (байесовским) алгоритмам классификации
-
{{Задание|Кирилл Павлов|В.В.Стрижов|28 мая 2009}}
+
*Bishop C. - Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006)
-
[[Категория:Учебные материалы]]
+
* [http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/ The on-line textbook: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms], by [[David J.C. MacKay]] includes simple examples of the EM-algorithm such as clustering using the soft K-means algorithm, and emphasizes the variational view of the EM-algorithm.
 +
*[[Журавлёв, Юрий Иванович]] Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. 1978 Т. 33.С. 5–68.
 +
*Jordan M. I., Xu L. Convergence results for the EM algorithm to mixtures of experts architectures: Tech. Rep. A.I. Memo No. 1458: MIT, Cambridge, MA, 1993.
 +
*Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. - Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2
 +
*Шлезингер М. И. О самопроизвольном различении образов // Читающие автоматы. - Киев, Наукова думка, 1965
 +
 
 +
{{ЗаданиеВыполнено|Кирилл Павлов|В.В.Стрижов|28 мая 2009|Pavlov99|Strijov}}
 +
 
 +
[[Категория:Оценивание вероятностных распределений]]
 +
[[Категория:Байесовская теория классификации]]
 +
[[Категория:Практика и вычислительные эксперименты]]

Текущая версия

Содержание

EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент — метод нахождения функции плотности объектов, представляющей смесь распределений. В тех случаях, когда "форму" класса не удаётся описать каким-либо одним распределением, можно попробовать описать её смесью k распределений, каждое из которых описывается функцией правдоподобия p_j(x).

p(x) = \sum_{i=1}^k w_jp_j(x)

w_j - априорная вероятность j-й компоненты. Функции правдоподобия принадлежат параметрическому семейству распределений \varphi(x; \theta) и отличаются только значениями параметра p_j(x) = \varphi(x; \theta_j)

Задача разделения смеси заключается в том, чтобы, имея выборку X^m случайных и независимых наблюдений из смеси p(x), зная число k и функцию \varphi, оценить вектор параметров \Theta = (w_1,...,w_k,\theta_1,...,\theta_k)

В данной статье рассматривается смесь гауссовских распределений выборки. Предполагается, что произвольную функцию распределения можно представить в виде их линейной комбинации. Количество компонент смеси, т.е. число гауссианов в линейной комбинации, произвольно.


EM-алгоритм был предложен и исследован М.И.Шлезингером как инструмент для самопроизвольной классификации образов. Область его применения чрезвычайно широка: дискриминантный анализ, кластеризация, восстановление пропусков в данных, обработка сигналов и изображений. Алгоритм решает задачу исключающего или (XOR)

Постановка задачи

Задана выборка \{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^m, в которой X^m = \{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^m - множество объектов, Y^m = \{\mathbf{y}_i\}_{i=1}^m - множество ответов. Предполагается, что на множестве объектов задана плотность распределения p(x), представленная в виде смеси k гауссиан с параметрами \mu и \Sigma,

p(x) = \sum_{i=1}^k w_jp_j(x) = \sum_{i=1}^k w_jN(x;\mu_j,\Sigma_j).
N(x;\mu_j,\Sigma_j) = \frac{1}{\sqrt{(2\pi)^ndet\Sigma_j}}e^{-\frac{1}{2}(x-\mu_j)\Sigma_j^{-1}(x-\mu_j)^{T}}

Задача разделения смеси заключается в том, чтобы, имея выборку X^m случайных и независимых наблюдений из смеси p(x) оценить вектор параметров \theta = (w_1,...,w_k,\mu_1,...,\mu_k,\Sigma_1,...,\Sigma_k) доставляющий максимум функции правдоподобия

Q(\Theta) = \ln\prod_{i=1}^mp(x_i|w,\mu,\Sigma) = \sum_{i=1}^m\ln\sum_{j=1}^kw_jp_j(x_i) \rightarrow \max_{\Theta}

Алгоритм отыскания оптимальных параметров

Оптимальные параметры отыскиваются последовательно с помощью EM-алгоритма. Идея заключается во введении вспомогательного вектора скрытых переменных G, обладающего двумя замечательными свойствами. С одной стороны, он может быть вычислен, если известны значения вектора параметров \Theta, с другой стороны, поиск максимума правдоподобия сильно упрощается, если известны значения скрытых переменных. EM-алгоритм состоит из итерационного повторения двух шагов. На E-шаге вычисляется ожидаемое значение (expectation) вектора скрытых переменных G по текущему приближению вектора параметров \Theta. На М-шаге решается задача максимизации правдоподобия (maximization) и находится следующее приближение вектора \Theta по текущим значениям векторов G и \Theta.

Если число компонент смеси заранее неизвестно, то применяется EM-алгоритм с последовательным добавлением компонент. Предположим, что смесь содержит одну компоненту (k=1) и проделаем алгоритм EM(X,1). Найдем плохо классифицированные элементы: Если функция правдоподобия на объекте меньше своего максимального значения в R раз, то добавим элемент ко множеству U. Параметр R выбирается на основании эвристических соображений, как правило R \in [2,10]. Множество U полагается пустым и увеличивается по мере добавления в него элементов. Если размер U оказался больше m_0, то считаем, что текущее распределение плохо описывает смесь. Текущее распределение определяется только числом компонент k. Увеличим его на единицу и запустим еще раз EM(X,k+1). Алгоритм остановится, когда число плохо классифицированных объектов будет меньше m_0. Этот параметр характеризует количество элементов, по которому можно восстановить гауссовское распределение. Как правило m_0 \geq 10


  • Вход:

Выборка X^m = \{x_1,...,x_m\} ; R - максимальный допустимый разброс правдоподобия объектов; m_0 - минимальная длина выборки, по которой можно восстановить плотность; \delta - параметр критерия останова;

  • Выход:

k - число компонент смеси; \Theta = (w_j,\mu_j,\Sigma_j)_{j=1}^k

  • Алгоритм

1. начальное приближение - одна компонента:
     k:=1; \qquad w_1:=1; \qquad \mu_1=\frac{1}{w_1}\sum_{i=1}^m g_{i1}x_i; \qquad \Sigma_1 = \frac{1}{mw_1}\sum_{i=1}^m g_{i1}(x_i-\mu_j)(x_i-\mu_j)^{T};
2. для всех k:= 2,3,4...
3.      выделить объекты с низким правдоподобием
         U:= \{x_i \in X^m\ | ~ p(x_i) <  \frac{max_j ~ p(x_j)}{R}  \}
4.      Если |U|<m_0 то выход из цикла по k
5.      Начальное приближение для k компоненты:
        w_k:=\frac{1}{m}|U|; \qquad \mu_k=\frac{1}{mw_k}\sum_{i=1}^m g_{ik}x_i; \qquad \Sigma_k = \frac{1}{mw_k}\sum_{i=1}^m g_{ik}(x_i-\mu_j)(x_i-\mu_j)^{T};
        w_j:=w_j(1-w_k) \qquad j = 1,...,k-1;
6.     EM(X^m,k,\Theta,\delta);

Вычислительный эксперимент

Алгоритм тестируется на модельных и реальных данных.

Пример 1

Рассмотрим пример на модельных данных. Выборка состоит из четырех классов. Красный класс представляет собой смесь двух гауссовских распределений с диагональной и недиагональной матрицами ковариации. Остальные классы являются одним гауссовским рапределением. Дисперсия зеленого класса меньше дисперсий остальных, поэтому его элементы находятся ближе к центру. Дисперсия бирюзовых по одной координате больше, чем по другой, в результате чего класс визуально вытянулся. Центры классов располагаются близко, некоторые классы линейно неразделимы.

[X1, Y1] = gengaussdata(150, [0;0], [1/4,1/2]);
[X2, Y2] = gengaussdata(150, [4;0], [1 5/6;5/6 1]);
[X4, Y4] = gengaussdata(120, [2;4], [1/10;1/10]);
[X3, Y3] = gengaussdata(200, [-2,2], [1/3, 1/3]);
[X5, Y5] = gengaussdata(200, [2,2], [1.25, 1/20]);
X=[X1;X2;X3;X4;X5];
%Y are answers (numbers of classes)
Y=[Y1;Y2;Y3+1;Y4+2;Y5+3];
hold off
drawdata(X,Y,'*');
%learning algorithm
[W,M,Sigma,k,Ytheta] = emlearn(X, Y, [2,40,0.001])
 
%testing and geting answers from algorithm
[Yanswer] = emtest(X, M, Sigma, Ytheta);
 
drawdata(X,Yanswer,'o');
 
%printing centers of classes according to algorithm decision
printcenters(M);

435 × 342 435 × 342
Истинное распределение классов показано на рисунке слева. Одинаковым цветом помечены элементы одного класса. Как можно заметить, некоторые представители "красных", "бирюзовых" и "синих" перемешались.

Качество обучения алгоритма проверяется на той же выборке. На правом рисунке кружками показаны полученные ответы, цвет отвечает за принадлежность к соответствующему классу. Центры классов, отмечены черным кружками. Алгоритм нашел восемь гауссовских распределений вместо четырех, причем одна из красных компонент описывается сразу 4 гауссианами, в то время как остальные компоненты выборки - одной. Этот факт говорит о том, что одна гауссиана плохо приближает данное распределение, и, для уменьшения числа ошибок, следует приблизить её большим числом гауссиан. Алгоритм допустил 16 ошибок, что на выборке из 820 элементов составляет менее 2%.

Пример 2

В качестве второго примера возьмем два плохо разделимых класса. Центры классов находятся на расстоянии меньшем дисперсии каждого из них. Можно наблюдать синие элементы, расположенные ближе к центру красного класса, чем к центру своего.


Алгоритм выделил четыре гауссовских распределения в синем классе. Благодаря этому, хорошо классифицировались некоторые синие элементы, находящиеся ближе к красному классу.


Ирисы Фишера

Проверку алгоритма проведем на классической задаче: Ирисы Фишера Объектами являются три типа ирисов: setosa, versicolor, virginica

У каждого объекта есть четыре признака: длина лепестка, ширина лепестка, длина чашелистика, ширина чашелистика. Для удобства визуализации результатов будем использовать первые два признака.

load 'iris2.data'
X = iris2(:,[3,4]);
Y = [ones([50,1]);2*ones([50,1]);3*ones([50,1])];
hold off
drawdata(X,Y,'*');
title('Irises classification')
xlabel('petal width, cm');
ylabel('petal length, cm');
legend('Iris Setosa','Iris Versicolour','Iris Virginica','Location','NorthWest');
[W,M,Sigma,k,Ytheta] = emlearn(X, Y, [2,20,0.0005])
[Yanswer] = emtest(X, M, Sigma, Ytheta);
drawdata(X,Yanswer,'o')

Алгоритм хорошо отделил ирисы setosa от остальных, но допустил 30% ошибок при разделении ирисов versicolor и virginica. Это произошло потому, что алгоритм изначально решал задачу кластеризации и лишь потом задачу классификации, приписывая каждому кластеру номер наиболее хорошо приближаемого им класса. Для разделения последних двух классов можно использовать линейные алгоритмы классификации, либо решать с помощью EM-алгоритма, используя все четыре признака.

Исходный код

Скачать листинги алгоритмов можно здесь [1]

Смотри также

Литература

  • К. В. Воронцов, Лекции по статистическим (байесовским) алгоритмам классификации
  • Bishop C. - Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006)
  • The on-line textbook: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, by David J.C. MacKay includes simple examples of the EM-algorithm such as clustering using the soft K-means algorithm, and emphasizes the variational view of the EM-algorithm.
  • Журавлёв, Юрий Иванович Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. 1978 Т. 33.С. 5–68.
  • Jordan M. I., Xu L. Convergence results for the EM algorithm to mixtures of experts architectures: Tech. Rep. A.I. Memo No. 1458: MIT, Cambridge, MA, 1993.
  • Шлезингер М., Главач В. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. - Киев: Наукова думка, 2004. ISBN 966-00-0341-2
  • Шлезингер М. И. О самопроизвольном различении образов // Читающие автоматы. - Киев, Наукова думка, 1965


Данная статья была создана в рамках учебного задания.
Студент: Кирилл Павлов
Преподаватель: В.В.Стрижов
Срок: 28 мая 2009


В настоящее время задание завершено и проверено. Данная страница может свободно правиться другими участниками проекта MachineLearning.ru.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Личные инструменты