Участник:Victoria Evstefeeva

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

EM-алгоритм (англ. expectation-maximization) - алгоритм итерационного типа для численного решения задачи поиска экстремума целевой функции в разнообразных задачах оптимизации. В частности, алгоритм используется в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от некоторых скрытых переменных. Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов. На E-шаге (expectation) вычисляется ожидаемое значение функции правдоподобия, при этом скрытые переменные рассматриваются как наблюдаемые. На M-шаге (maximization) вычисляется оценка максимального правдоподобия, таким образом увеличивается ожидаемое правдоподобие, вычисляемое на E-шаге. Затем это значение используется для E-шага на следующей итерации. Алгоритм выполняется до сходимости.

Как правило, ЕМ-алгоритм применяется для решения задач двух типов.

• К первому типу можно отнести задачи, связанные с анализом действительно неполных данных, когда некоторые статистические данные отсутствуют в силу каких-либо причин.

• Ко второму типу задач можно отнести статистические задачи, в которых функция правдоподобия имеет вид, не допускающий удобных аналитических методов исследования, но допускающий серьезные упрощения, если в задачу ввести дополнительные «ненаблюдаемые» (скрытые, латентные) переменные. Примерами прикладных задач второго типа являются задачи распознавания образов, реконструкции изображений. Математическую суть данных задач составляют задачи кластерного анализа, классификации и разделения смесей вероятностных распределений.

1.2 Математическое описание алгоритма

Задача отыскания наиболее правдопободных оценок параметров смесей вероятностных распределений является одним из самых популярных приложений ЕМ-алгоритма.

Базовым предположением в рамках данной задачи является то, что плотность наблюдаемой случайной величины [math]Χ[/math] имеет вид:

[math]f_{θ}^{X}=Σ_{i=1}^{k}p_{i}ψ_{i}(x; t_{i}),[/math]

где [math]k\geqslant 1[/math] - известное натуральное число, [math]ψ_{1}, ..., ψ_{k}[/math] - известные плотности распределения, неизвестный параметр [math]θ[/math] имеет вид [math]θ=(p_{1}, ..., p_{k}, t_{1},..., t_{k}),[/math] причем [math]p_{i}\geqslant 0,[/math] [math]i = 1, ..., k,[/math] [math] p_{1}+...+p_{k}=1,[/math] [math]t_{i},[/math] [math] i=1,...,k,[/math] - вообще говоря, многомерные параметры. Плотности [math]ψ_{1}, ..., ψ_{k}[/math] будем называть компонентами смеси, параметры [math]p_{1}, ..., p_{k}[/math] будем называть весами соответствующих компонент.

Задачей разделения смеси принято называть задачу статистического оценивания параметров [math]θ=(p_{1}, ..., p_{k}, t_{1},..., t_{k}),[/math] по известным реализациям случайно величины [math]Χ[/math]. Оценивание параметров смешанных пуассоновских моделей сводится к оцениванию смешивающего распределения. Традиционно с этой целью используется классический ЕМ алгоритм. В случае Пуассон трехточечного распределения случайной величины [math]Χ[/math] функция плотности относительно считающей меры имеет вид:

[math]f_{λ, p}^{X}=Σ_{i=1}^{k}p_{i}\frac{λ_{i}^{x}e^{-λ_{i}}}{x!},[/math]

где [math]λ[/math] - трехточечная случайная величина, то есть принимает значения [math]λ_{1}, λ_{2}, λ_{3}[/math] с вероятностями [math]p_{1}, p_{2}, p_{3}[/math] соответственно.

Итерационный ЕМ-алгоритм для оценивания неизвестных параметров [math]p_1,p_2,p_3,λ1,λ_2,λ_3[/math] определяется следующим образом. Дана выборка [math]X_1, ..., X_n[/math] независимых одинаково распределенных случайных величин таких, что

[math]P(X_i = k)=\frac{1}{k!}Σ_{j=1}^{3}p_{j}λ_{j}^{k}e^{-λ_{j}}, k = 0,1,2,...,[/math]

где [math]p_j \geqslant 0, λ_j \gt 0, j = \{1, 2, 3\}[/math] - неизвестные параметры, [math]p_1+p_2+p_3=1[/math]

Пусть [math]p^{(m)}_1, p^{(m)}_2 , p^{(m)}_3, λ_1^{(m)}, λ_2^{(m)}, λ_3^{(m)}[/math] – оценки этих параметров, полученные на [math]m[/math]-й итерации.

Таким образом ЕМ алгоритм для случая пуассон-трехточечного распределения состоит из следующих шагов:

1 шаг алгоритма - вычисление условного математического ожидания:

[math]g_{ij}^{(m)} = \frac{p_j^{(m)}e^{-λ_j^{(m)}}(λ_j^{(m)})^{X_i}}{Σ_{j=1}^{3}p_je^{-λ_j^{(m)}}(λ_j^{(m)})^{X_i}}, i=1,..., n[/math]

2 шаг алгоритма - оценивание неизвестных параметров:

[math]p_j^{(m+1)}=\frac{1}{n}Σ_{i=1}^{n}g_{ij}^{(m)}, j = \{1, 2, 3\}[/math]

[math]λ_j^{(m+1)}=\frac{Σ_{i=1}^{n}X_ig_{ij}^{(m)}}{Σ_{i=1}^{n}g_{ij}^{(m)}}, j = \{1, 2, 3\}[/math]

3 Литература

↑ В.Ю. Королев "Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов".

↑ В. Ю. Королев, А. Ю. Корчагин, А. И. Зейфман "Теорема Пуассона для схемы испытаний Бернулли со случайной вероятностью успеха и дискретный аналог распределения Вейбулла".

↑ http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=EM-алгоритм