Содержание
14 отношения: Кластерный анализ, Алгоритм Баума — Велша, Апостериори, Наблюдатель (динамические системы), Расстояние Кульбака — Лейблера, Скрытая марковская модель, Скрытая переменная, Упругая карта, Функция правдоподобия, Математическая статистика, Метод k-средних, Метод максимального правдоподобия, Информационная энтропия, Гауссова функция.
- Алгоритмы и методы оптимизации
- Алгоритмы кластерного анализа
- Статистические алгоритмы
Кластерный анализ
Результат кластерного анализа обозначен раскрашиванием точек в соответствии с принадлежностью к одному из трёх кластеров. Кластерный анализ (cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы.
Посмотреть EM-алгоритм и Кластерный анализ
Алгоритм Баума — Велша
Алгоритм Баума — Велша используется в информатике и статистике для нахождения неизвестных параметров скрытой марковской модели (HMM).
Посмотреть EM-алгоритм и Алгоритм Баума — Велша
Апостериори
Апостерио́ри, а постерио́ри (a posteriori «из последующего») — знание, полученное из опыта.
Посмотреть EM-алгоритм и Апостериори
Наблюдатель (динамические системы)
Система является наблюдателем для системы если для каждого начального состояния x(t_0) системы (3)-(4) существует начальное состояние q_0 для системы (1)-(2), такое, что равенство q(t_0).
Посмотреть EM-алгоритм и Наблюдатель (динамические системы)
Расстояние Кульбака — Лейблера
Расстояние (расхождение) Ку́льбака — Ле́йблера (Kullback–Leibler divergence), РКЛ, информационное расхождение, различающая информация, информационный выигрыш, относительная энтропия (relative entropy) — неотрицательнозначный функционал, являющийся несимметричной мерой удалённости друг от друга двух вероятностных распределений, определённых на общем пространстве элементарных событий.
Посмотреть EM-алгоритм и Расстояние Кульбака — Лейблера
Скрытая марковская модель
Диаграмма переходов в скрытой Марковской модели (пример) ''x'' — скрытые состояния ''y'' — наблюдаемые результаты ''a'' — вероятности переходов ''b'' — вероятность результата Скрытая марковская модель (СММ) — статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, и задачей ставится разгадывание неизвестных параметров на основе наблюдаемых.
Посмотреть EM-алгоритм и Скрытая марковская модель
Скрытая переменная
В статистике под латентными или скрытыми переменными понимают такие переменные, которые не могут быть измерены в явном виде, а могут быть только выведены через математические модели с использованием наблюдаемых переменных.
Посмотреть EM-алгоритм и Скрытая переменная
Упругая карта
Institut des Hautes Études Scientifiques). Упругая карта служит для нелинейного сокращения размерности данных.
Посмотреть EM-алгоритм и Упругая карта
Функция правдоподобия
Фу́нкция правдоподо́бия в математической статистике — это совместное распределение выборки из параметрического распределения, рассматриваемое как функция параметра.
Посмотреть EM-алгоритм и Функция правдоподобия
Математическая статистика
Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.
Посмотреть EM-алгоритм и Математическая статистика
Метод k-средних
Метод k-средних (k-means) — наиболее популярный метод кластеризации.
Посмотреть EM-алгоритм и Метод k-средних
Метод максимального правдоподобия
Ме́тод максима́льного правдоподо́бия или метод наибольшего правдоподобия (ММП, ML, MLE — maximum likelihood estimation) в математической статистике — это метод оценивания неизвестного параметра путём максимизации функции правдоподобия.
Посмотреть EM-алгоритм и Метод максимального правдоподобия
Информационная энтропия
Информацио́нная энтропи́я — мера неопределённости или непредсказуемости некоторой системы (в статистической физике или теории информации), в частности неопределённость появления какого-либо символа первичного алфавита.
Посмотреть EM-алгоритм и Информационная энтропия
Гауссова функция
Гауссова функция (гауссиан, гауссиана, функция Гаусса) — вещественная функция, описываемая следующей формулой: где параметры a, b, c — произвольные вещественные числа.
Посмотреть EM-алгоритм и Гауссова функция
См. также
Алгоритмы и методы оптимизации
- EM-алгоритм
- Алгоритм Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно
- Алгоритм Гаусса — Ньютона
- Алгоритм Гомори
- Алгоритм Кармаркара
- Алгоритм Левенберга — Марквардта
- Алгоритм имитации отжига
- Альфа-бета-отсечение
- Генерация столбцов
- Гиперэвристика
- Градиентные методы
- Градиентный спуск
- Динамическое программирование
- Дробно-линейное программирование
- Жадный алгоритм
- Задача гильотинного раскроя
- Задача о порядке перемножения матриц
- Задача об упаковке в контейнеры
- Квадратичное программирование
- Квантовый отжиг
- Локальный поиск (оптимизация)
- Метод Нелдера — Мида
- Метод Ньютона
- Метод Хука — Дживса
- Метод ветвей и границ
- Метод внутренней точки
- Метод золотого сечения
- Метод наименьших квадратов
- Метод сопряжённых градиентов
- Метод штрафов
- Минимакс
- Муравьиный алгоритм
- Нелинейное программирование
- Последовательное квадратичное программирование
- Постепенная оптимизация
- Правило Блэнда
- Правило Заде
- Разделяй и властвуй (информатика)
- Симплекс-метод
- Стохастическое программирование
- Троичный поиск
- Функция приспособленности
- Эволюционное программирование
- Эволюционные алгоритмы
Алгоритмы кластерного анализа
- EM-алгоритм
- K-means++
- Иерархическая кластеризация
- Метод k-медиан
- Метод k-средних
- Метод нечёткой кластеризации C-средних
- Метод полной связи
- Метод присоединения соседей
- Самоорганизующаяся карта Кохонена
- Спектральная кластеризация
Статистические алгоритмы
- Banburismus
- EM-алгоритм
- RANSAC
- Алгоритм Гаусса — Ньютона
- Алгоритм Зиккурат
- Алгоритм Левенберга — Марквардта
- Алгоритм Метрополиса — Гастингса
Также известен как EM, EM-процедура, Expectation Maximization, ЕМ, ЕМ алгоритм, ЕМ-алгоритм, ЕМ-процедура.