Segmentation using EM algorithm

저작시기 2011.06 |등록일 2011.09.22 워드파일MS 워드 (docx) | 16페이지 | 가격 10,000원
다운로드
장바구니관심자료
상세신규 배너

소개글

Pattern recognition(classification)과목을 통해서 수행한 과제로써
EM algorithm for gaussian mixture를 이용한 data segmentation을 한 report및 matlab 코드(보고서안에 포함)

목차

Contents

Background 2
Mixture Model (Gaussian) 2
Maximum likelihood on Mixture of Gaussians 3
EM for Gaussian Mixtures 5

Implementation 6
Condition & Assumption 6
Experiment Result 7

Conclusion 10
Programming codes 11
References 16

본문내용

1. Condition & Assumption


1) Sampling method: I generated three sets of 2-dimensional data randomly according to fixed means and covariance matrices. And each set is assumed to contain mixture of 3 Gaussian samples. The number of samples in the each set are 99 and the number of samples in the each clusters are 33.


2) Initializing prior: I generated k means and covariance matrices for the first prior values. In case of mean, I generated mean values randomly by the rand( ) function in matlab and the range of mean is [0 10]. And I fixed initial covariance matrices to [1 0; 0 1].


3) Stop condition for iteration: I fixed the threshold to “0.00005”. The iteration stops at the difference between previous log-likelihood and current log-likelihood is less than above threshold.

/
/
//

참고 자료

[1] R. Duta and P. Hart and D. Stork, Pattern classification, 2nd edition A Wiley-Interscience Publication, 2002.
[2] 패턴인식 개론 - MATLAB 실습을 통한 입체적 학습 개정판. 2009년 08월 22일 출간. 출판사 : 한빛미디어. 저자: 한학용. Page 210~211.
  • 구매평가(0)
  • 구매문의(0)
      최근 구매한 회원 학교정보 보기
      1. 최근 2주간 다운받은 회원수와 학교정보이며
         구매한 본인의 구매정보도 함께 표시됩니다.
      2. 매시 정각마다 업데이트 됩니다. (02:00 ~ 21:00)
      3. 구매자의 학교정보가 없는 경우 기타로 표시됩니다.
      4. 지식포인트 보유 시 지식포인트가 차감되며
         미보유 시 아이디당 1일 3회만 제공됩니다.
      상세하단 배너
      우수 콘텐츠 서비스 품질인증 획득
      최근 본 자료더보기
      상세우측 배너
      상세우측 배너
      Segmentation using EM algorithm
      페이지
      만족도 조사

      페이지 사용에 불편하신 점이 있으십니까?

      의견 보내기