擬似的最尤推定を用いたEMアルゴリズムの混合コーシ分布問題への適用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-12-20
• タイトル: 擬似的最尤推定を用いたEMアルゴリズムの混合コーシ分布問題への適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An application of the modified EM algorithm by pseudo ML to mixture Cauchy distribution
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: お茶の水女子大学大学院人間文化研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ochanomizu University Graduate school of Humanitics and Sciences
• 著者名: 石榑, 彩乃
• 著者名(英): Ayano, Ishigure
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 不完全データの解析手法の代表的なものとして EM アルゴリズムがある．本研究では， EM アルゴリズムの M ステップにおいて，最尤解が陽に求まらない分布の典型として混合コーシ分布を取りあげる．以前に提案した，中央値と四分位偏差でもって M ステップを擬似的最尤推定に置き換えた手法の有効性は，分布数3以下の場合には示されている．ここでは，さらに分布数が多い場合においてこのアルゴリズムの適用性を検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The EM algorithm is known as one of tools for the data analysis of incomplete data set. In this study we shall take up mixture Cauchy distribution as a typical model that is quite difficult to estimate the parameters on the maximization step (M-step) of the EM algorithm. We gave the modified EM algorithm for mixture Cauchy distribution, in which the maximum likelihood (ML) estimators of parameters for Cauchy distributions on the M-step are replaced by the median and quartiles. We have also seen that this method can be applicable to the case where the number of mixed distributions is smaller than or equal to three. Here as further study, we shall see the effectivity of our method in case of increasingly more mixed distributions.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2007, 号 128(2007-BIO-011), p. 49-52, 発行日 2007-12-20
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会