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J-GLOBAL ID：200902287520788238   整理番号：08A0188704

混合分布推定のためのコンポーネントワイズEM

Component-wise EM for Mixture Model Estimation

著者 (3件)： 佐久間淳 (東京工業大学総合理工学研究科) ,  安藤晋 (群馬大学大学院工学系研究科) ,  小林重信 (東京工業大学総合理工学研究科)
資料名： 人工知能学会論文誌  (AI)
巻： 23  号： 3  ページ： 163-175 (J-STAGE)  発行年： 2008年 
JST資料番号： L4429A  ISSN： 1346-0714  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： EM(Expectation-Maximization)法による混合分布推定ではデータ数が多いと事後確率の時間計算量が無視できないので,事後確率の近似分布を用いて尤度を最大化する変分近似に基づく一般化EM法が用いられる。本論文では,全分布を一括して推定せずに逐次的に推定できる一般化EM法として,CWEM(Component Wise EM)を提案した。CWEMでは各データ点においてある1つの分布の確率密度が支配的であり,分布同士のオーバラップが小さいことを仮定した混合確率密度の近似モデルを用い,各変数間の独立性を仮定した近似事後確率(平均近似)としてε-hard assignmentを利用した。実際にCWEMを混合正規分布に適用するためのアルゴリズムを示し,「分布の中心付近にε-hard assignmentされていないデータが一定数以上発見されない場合は中心点を再初期化する処理をT回以上実施して推定を打ち切る」という終了条件を設定した。大規模データを用いて実験を行ったところ通常のEM法に比べて100倍以上高速であり,分離度が高いデータで同等の推定精度が得られた。

シソーラス用語： *最適化手法 ,  確率分布 ,  事後確率 ,  *確率密度 ,  *近似法 ,  アルゴリズム ,  統計的推定 ,  停止問題 ,  高速化 ,  精度 ,  *EMアルゴリズム ,  推定精度
準シソーラス用語： 混合正規分布 ,  混合分布

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (17件)：

• [Bentley 75] Bentley, J. L., Multidimensional binary search trees used for associative searching, Commun. ACM vol. 18, no. 9, pp. 509-517 (1975).
• [Campbell 97] Campbell, J. G., Fraley, C. Murtagh, F. and Raftery, A. E., Linear flaw detection in woven textiles using model based clustering, Pattern Recognition Letter, vol 18, pp. 1539-1548, (1997).
• [Dasgupta 98] Dasgupta, A. and Raftery, A. E., Detecting fatures in spatial points processes with clutter via model-based clustering, J. Amer. Stat. Assoc., vol. 93, pp. 294-302, (1998).
• [Dasgupta 99] Dasgupta, S., Learning Mixtures of Gaussians, Proc. of the 40th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, pp.634-644, (1999).
• [Dempster 77] Depmster, A. P., Laird, N.M. and Rubin, D. B., Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm, J. Roy. Statist. Soc. B, vol. 39, pp. 1-38 (1977).

タイトルに関連する用語 (3件)： 混合分布 ,  推定 ,  EM