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Course of Machine Learning Assignment: Mixture-of-Gaussian Clustering from Scratch
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Course of Machine Learning Assignment: Mixture-of-Gaussian Clustering from Scratch
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24-1 빅데이터 기말 과제
Scratch coding : Mixture-of-Gaussian Clustering
2024310815
빅데이터응용학과
정 솔
Description of MGC
원형 벡터를 이용해 클러스터링 구조에 대해 형상화하는 k-means, LVQ와는 달리 확률 모델을 이용해 클러스터의 프로토타입을 표현하는 알고리즘
코드 설명
input
Data set D = {x1, x2,..., xm}
Number of Gaussian mixture components k
- 여기서는 교재에 사용된 수박 데이터 세트 4.0을 사용한다. (표 9.1)
- 가우시안 혼합 성분 개수 k도 교재와 동일하게 3으로 설정한다.
- 이외에도 아래 파라미터를 통해 반복 횟수와 재현성을 조절 한다.
- epsilon: 우도 함수 업데이트에 대한 임계값
- max_iter : 최대 반복 횟수
- random_state : 재현성을 위한 시드 설정
- epsilon: 우도 함수 업데이트에 대한 임계값
Process
- Initialize the parameters
가우시안 혼합분포의 모델 파라미터를 초기화한다.
- The E-step of the EM algorithm
아래 식(9.30)에 따라 x_j가 각 혼합 성분에 의해 생성될 사후확률을 계산한다.
- The M-step of the EM algorithm
EM 알고리즘과 계산된 사후 확률을 통해 모델 파라미터를 갱신한다.
- EM 알고리즘이 종료 조건 (최대 반복 횟수 도달 또는 우도 함수의 증가량이 매우 작을 때)을 만족할 때까지 반복한다.
- 반복이 종료되면 얻어진 가우시안 혼합분포에 따라 클러스터 분할을 결정하고 최종 결과를 반환한다.
결과 비교
- 작성한 코드의 클러스터링 결과
(실행 코드의 자세한 설명은 ipynb파일에 기술되어 있습니다.)
Owner
- Name: Sol Jeong
- Login: AAuhsoj
- Kind: user
- Repositories: 5
- Profile: https://github.com/AAuhsoj