EM 알고리즘

1 개요[ | ]

expectation–maximization algorithm (EM algorithm)
기대값 최대화 알고리즘, 기댓값 최대화 알고리즘, EM 알고리즘
  • 확률 모델에 관측 불가능한 변수들이 포함되어 있는 경우 최대가능도나 최대사후확률 가능도를 갖는 변수를 찾는 방법
  • 기존의 가능도를 기반으로 하여 더 좋은 가능도를 찾는 계산을 반복하는 구조
기댓값 (E) 단계 모수에 관한 추정값으로 로그가능도(log likelihood)의 기댓값을 계산한다.
최대화 (M) 단계 그 기댓값을 최대화하는 모수 추정값들을 구한다.
→ M 단계에서 계산한 변수값은 다음 E 단계의 추정값으로 쓰인다.
  • 최종 결과가 최선(best)의 값이라는 보장은 없다.

EM Clustering of Old Faithful data.gif

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

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