python 排序，java em算法_python em算法的实现

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数据集：伪造数据集(两个高斯分布混合)

数据集长度：1000

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运行结果：

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the Parameters set is:

alpha0:0.3, mu0:0.7, sigmod0:-2.0, alpha1:0.5, mu1:0.5, sigmod1:1.0

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the Parameters predict is:

alpha0:0.4, mu0:0.6, sigmod0:-1.7, alpha1:0.7, mu1:0.7, sigmod1:0.9

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import numpy as np

import random

import math

import time

def loadData(mu0, sigma0, mu1, sigma1, alpha0, alpha1):

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初始化数据集

这里通过服从高斯分布的随机函数来伪造数据集

:param mu0: 高斯0的均值

:param sigma0: 高斯0的方差

:param mu1: 高斯1的均值

:param sigma1: 高斯1的方差

:param alpha0: 高斯0的系数

:param alpha1: 高斯1的系数

:return: 混合了两个高斯分布的数据

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# 定义数据集长度为1000

length = 1000

# 初始化第一个高斯分布，生成数据，数据长度为length * alpha系数，以此来

# 满足alpha的作用

data0 = np.random.normal(mu0, sigma0, int(length * alpha0))

# 第二个高斯分布的数据

data1 = np.random.normal(mu1, sigma1, int(length * alpha1))

# 初始化总数据集

# 两个高斯分布的数据混合后会放在该数据集中返回

dataSet = []

# 将第一个数据集的内容添加进去

dataSet.extend(data0)

# 添加第二个数据集的数据

dataSet.extend(data1)

# 对总的数据集进行打乱(其实不打乱也没事，只不过打乱一下直观上让人感觉已经混合了

# 读者可以将下面这句话屏蔽以后看看效果是否有差别)

random.shuffle(dataSet)

#返回伪造好的数据集

return dataSet

def calcGauss(dataSetArr, mu, sigmod):

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根据高斯密度函数计算值

依据：“9.3.1 高斯混合模型” 式9.25

注：在公式中y是一个实数，但是在EM算法中(见算法9.2的E步)，需要对每个j

都求一次yjk，在本实例中有1000个可观测数据，因此需要计算1000次。考虑到

在E步时进行1000次高斯计算，程序上比较不简洁，因此这里的y是向量，在numpy

的exp中如果exp内部值为向量，则对向量中每个值进行exp，输出仍是向量的形式。

所以使用向量的形式1次计算即可将所有计算结果得出，程序上较为简洁

:param dataSetArr: 可观测数据集

:param mu: 均值

:param sigmod: 方差

:return: 整个可观测数据集的高斯分布密度(向量形式)

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# 计算过程就是依据式9.25写的，没有别的花样

result = (1 / (math.sqrt(2*math.pi)*sigmod**2)) * np.exp(-1 * (dataSetArr-mu) * (dataSetArr-mu) / (2*sigmod**2))

# 返回结果

return result

def E_step(dataSetArr, alpha0, mu0, sigmod0, alpha1, mu1, sigmod1):

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EM算法中的E步

依据当前模型参数，计算分模型k对观数据y的响应度

:param dataSetArr: 可观测数据y

:param alpha0: 高斯模型0的系数

:param mu0: 高斯模型0的均值

:param sigmod0: 高斯模型0的方差

:param alpha1: 高斯模型1的系数

:param mu1: 高斯模型1的均值

:param sigmod1: 高斯模型1的方差

:return: 两个模型各自的响应度

'''

# 计算y0的响应度

# 先计算模型0的响应度的分子

gamma0 = alpha0 * calcGauss(dataSetArr, mu0, sigmod0)

# 模型1响应度的分子

gamma1 = alpha1 * calcGauss(dataSetArr, mu1, sigmod1)

# 两者相加为E步中的分布

sum = gamma0 + gamma1

# 各自相除，得到两个模型的响应度

gamma0 = gamma0 / sum

gamma1 = gamma1 / sum

# 返回两个模型响应度

return gamma0, gamma1

def M_step(muo, mu1, gamma0, gamma1, dataSetArr):

# 依据算法9.2计算各个值

# 这里没什么花样，对照书本公式看看这里就好了

mu0_new = np.dot(gamma0, dataSetArr) / np.sum(gamma0)

mu1_new = np.dot(gamma1, dataSetArr) / np.sum(gamma1)

sigmod0_new = math.sqrt(np.dot(gamma0, (dataSetArr - muo)**2) / np.sum(gamma0))

sigmod1_new = math.sqrt(np.dot(gamma1, (dataSetArr - mu1)**2) / np.sum(gamma1))

alpha0_new = np.sum(gamma0) / len(gamma0)

alpha1_new = np.sum(gamma1) / len(gamma1)

# 将更新的值返回

return mu0_new, mu1_new, sigmod0_new, sigmod1_new, alpha0_new, alpha1_new

def EM_Train(dataSetList, iter=500):

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根据EM算法进行参数估计

算法依据“9.3.2 高斯混合模型参数估计的EM算法” 算法9.2

:param dataSetList:数据集(可观测数据)

:param iter: 迭代次数

:return: 估计的参数

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# 将可观测数据y转换为数组形式，主要是为了方便后续运算

dataSetArr = np.array(dataSetList)

# 步骤1：对参数取初值，开始迭代

alpha0 = 0.5

mu0 = 0

sigmod0 = 1

alpha1 = 0.5

mu1 = 1

sigmod1 = 1

# 开始迭代

step = 0

while (step < iter):

# 每次进入一次迭代后迭代次数加1

step += 1

# 步骤2：E步：依据当前模型参数，计算分模型k对观测数据y的响应度

gamma0, gamma1 = E_step(dataSetArr, alpha0, mu0, sigmod0, alpha1, mu1, sigmod1)

# 步骤3：M步

mu0, mu1, sigmod0, sigmod1, alpha0, alpha1 = M_step(mu0, mu1, gamma0, gamma1, dataSetArr)

# 迭代结束后将更新后的各参数返回

return alpha0, mu0, sigmod0, alpha1, mu1, sigmod1

if __name__ == '__main__':

start = time.time()

# 设置两个高斯模型进行混合，这里是初始化两个模型各自的参数

# 见“9.3 EM算法在高斯混合模型学习中的应用”

# alpha是“9.3.1 高斯混合模型” 定义9.2中的系数α

# mu0是均值μ

# sigmod是方差σ

# 在设置上两个alpha的和必须为1，其他没有什么具体要求，符合高斯定义就可以

alpha0 = 0.3 # 系数α

mu0 = -2 # 均值μ

sigmod0 = 0.5 # 方差σ

alpha1 = 0.7 # 系数α

mu1 = 0.5 # 均值μ

sigmod1 = 1 # 方差σ

# 初始化数据集

dataSetList = loadData(mu0, sigmod0, mu1, sigmod1, alpha0, alpha1)

#打印设置的参数

print('---------------------------')

print('the Parameters set is:')

print('alpha0:%.1f, mu0:%.1f, sigmod0:%.1f, alpha1:%.1f, mu1:%.1f, sigmod1:%.1f' % (

alpha0, alpha1, mu0, mu1, sigmod0, sigmod1

))

# 开始EM算法，进行参数估计

alpha0, mu0, sigmod0, alpha1, mu1, sigmod1 = EM_Train(dataSetList)

# 打印参数预测结果

print('----------------------------')

print('the Parameters predict is:')

print('alpha0:%.1f, mu0:%.1f, sigmod0:%.1f, alpha1:%.1f, mu1:%.1f, sigmod1:%.1f' % (

alpha0, alpha1, mu0, mu1, sigmod0, sigmod1

))

# 打印时间

print('----------------------------')

print('time span:', time.time() - start)