Un tipo de distribución o modelo mixto que supone que las subpoblaciones siguen las distribuciones gaussianas.
Tengo un conjunto de datos X que tiene 10 dimensiones, 4 de las cuales son valores discretos. De hecho, esas 4 variables discretas son ordinales, es decir, un valor más alto implica una semántica más alta / mejor. 2 de estas variables discretas son categóricas en el sentido de que para cada una de...
Estoy leyendo el algoritmo Bishop en EM para GMM y la relación entre GMM y k-means. En este libro dice que k-means es una versión difícil de GMM. Me pregunto si eso implica que si los datos que intento agrupar no son gaussianos, no puedo usar k-means (o al menos no es adecuado). Por ejemplo, ¿qué...
Quiero implementar el algoritmo EM manualmente y luego compararlo con los resultados normalmixEMdel mixtoolspaquete. Por supuesto, sería feliz si ambos conducen a los mismos resultados. La referencia principal es Geoffrey McLachlan (2000), Modelos de mezclas finitas . Tengo una densidad de mezcla...
Considere la probabilidad logarítmica de una mezcla de gaussianos: l ( Snorte; θ ) = ∑t = 1norteIniciar sesiónF( x(t)|θ)=∑t=1nlog{∑i=1kpif(x(t)|μ(i),σ2i)}l(Snorte;θ)=∑t=1norteIniciar sesiónF(X(t)El |θ)=∑t=1norteIniciar sesión{∑yo=1kpagyoF(X(t)El |μ(yo),σyo2)}l(S_n; \theta) = \sum^n_{t=1}\log...
En el capítulo 9 del libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, hay esta parte sobre el modelo de mezcla gaussiana: Para ser honesto, realmente no entiendo por qué esto crearía una singularidad. ¿Puede alguien explicarme esto? Lo siento, pero solo soy un estudiante universitario...
Tengo dos variables: X e Y, y necesito hacer que el clúster sea máximo (y óptimo) = 5. La gráfica ideal de variables es la siguiente: Me gustaría hacer 5 grupos de esto. Algo como esto: Por lo tanto, creo que este es un modelo de mezcla con 5 grupos. Cada grupo tiene un punto central y un...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Hay mucha literatura que enfatiza el método de maximización de expectativas en los modelos de mezcla (mezcla de Gauss, modelo oculto de Markov, etc.). ¿Por qué EM es importante? EM es solo una forma de hacer optimización y no se usa ampliamente como método basado en gradiente (gradiente decente o...
Los modelos de mezcla gaussiana (GMM) son atractivos porque son fáciles de trabajar tanto en el análisis como en la práctica, y son capaces de modelar algunas distribuciones exóticas sin demasiada complejidad. Hay algunas propiedades analíticas que deberíamos tener que no están claras en general....
Tengo información sobre las distribuciones de dimensiones antropométricas (como la envergadura de los hombros) para niños de diferentes edades. Para cada edad y dimensión, tengo media, desviación estándar. (También tengo ocho cuantiles, pero no creo que pueda obtener lo que quiero de ellos). Para...
Sé que una suma de gaussianos es gaussiana. Entonces, ¿en qué se diferencia una mezcla de gaussianos? Quiero decir, una mezcla de gaussianos es solo una suma de gaussianos (donde cada gaussiano se multiplica por el coeficiente de mezcla respectivo)
Mientras probaba los modelos de mezcla gaussiana aquí , encontré estos 4 tipos de covarianzas. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance...
Estoy ejecutando una simulación rápida para comparar diferentes métodos de agrupación, y actualmente me encuentro con un problema tratando de evaluar las soluciones de agrupación. Conozco varias métricas de validación (muchas de ellas se encuentran en cluster.stats () en R), pero supongo que es...
El paquete R mclustutiliza BIC como criterio para la selección del modelo de clúster. Según tengo entendido, un modelo con el BIC más bajo debe seleccionarse sobre otros modelos (si solo le importa BIC). Sin embargo, cuando los valores BIC son todos negativos, la Mclustfunción adopta el modelo...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...
El problema Quiero ajustar los parámetros del modelo de una población simple de mezcla 2-Gaussiana. Dada toda la exageración en torno a los métodos bayesianos, quiero entender si para este problema la inferencia bayesiana es una herramienta mejor que los métodos de ajuste tradicionales. Hasta...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Trabajo en una gran cantidad de modelos estadísticos, como Hidden Markov Models y Gaussian Mixture Models. Veo que entrenar buenos modelos en cada uno de estos casos requiere una gran cantidad de datos (> 20000 oraciones para HMM) que se toman de entornos similares como el uso final. Mi pregunta...
Soy nuevo en el uso de GMM. No pude encontrar ninguna ayuda apropiada en línea. ¿Podría alguien proporcionarme el recurso adecuado sobre "Cómo decidir si usar GMM se ajusta a mi problema?" o en caso de problemas de clasificación "¿Cómo decidir si tengo que usar la clasificación SVM o la...
Quiero simular una muestra de una mezcla de distribución normal de manera que p × N(μ1,σ21) + ( 1 - p ) × N(μ2,σ22)p×N(μ1,σ12)+(1−p)×N(μ2,σ22)p\times\mathcal{N}(\mu_1,\sigma_1^2) + (1-p)\times\mathcal{N}(\mu_2,\sigma_2^2) está restringido al intervalo [ 0 , 1 ][0,1][0,1] en vez de RR\mathbb{R}....