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  • GMM 的EM 实现

    算法逻辑在这里：

    http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4131733.html

        贴之前先说下，本来呢是打算自己写一个的，在matlab 上，不过，实在是写不出来那么高效和健壮的，网上有很多实现的代码，例如上面参考里面的，那个代码明显有问题阿，然后因为那里面的代码与逻辑分析是一致的，那在其基础上修改看看，结果发现代码健壮性实在太差了，我的数据集是 70-by-2000 的矩阵，70个样本2000维，结果协方差的逆根本算不出来，全部是inf，那去前50维，还是算不出来，这个虽然逻辑是对的，但是这软件的局限阿。

        那只能用其他方法了，有一个写的很好的，下面会贴出来，不过都是矩阵运算，看是能看懂的，不过数学计算实在写不出来，按这么来的也只是跟着其敲了一遍，敲之前还看了半天才懂其的数学计算，matlab 的内置函数也不算熟，这里就顺便写下来好了。

    主函数：

    • 12-26 行是初始化类标号和其他参数，12行调用了初始标号的参数，实际上初始化的是R。
    • R 是一个n-by-k 矩阵，每项表示一个i-th 样本在 j-th GM 中的概率值，就是p(x|k)。
    • 因为是初始化，所以14行获取了当前类标号label。
    • 27 - 40 是迭代部分，通过判断是否收敛和迭代次数循环
    • 29 是m-step， 这跟我写的算法逻辑有点不同，不过不影响。
    • 29 m-step是假设知道了标号，训练GMM 模型参数，获得的是model。
    • 30 是 e-step，假设训练好了GMM ，计算样本的分配情况，其中loglikehood 是在e-step 中计算了。
    • 剩下的是收敛判断
     1 function [label, model, llh] = emgm(X, init)
 2 % Perform EM algorithm for fitting the Gaussian mixture model.
 3 %   X: d x n data matrix
 4 %   init: k (1 x 1) or label (1 x n, 1<=label(i)<=k) or center (d x k)
 5 % Written by Michael Chen (sth4nth@gmail.com).
 6 %% initialization
 7 % fprintf('EM for Gaussian mixture: running ... 
');
 8 % load('final_initlize');
 9 % X = dataset(1).x';
10 % init = dataset(1).y';
11 % R n-by-k 矩阵，表示i-th 样本属于j-th 个类的概率，初始化时候为1、0，迭代后变是权重化了。
12 R = initialization(X,init);
13 % label 表示n 个样本的类标号。
14 [~,label(1,:)] = max(R,[],2);
15 % 这句是为了处理类标号不连续的情况
16 R = R(:,unique(label));
17 
18 %pect = zeros(size(label));
19 % tol 是阀值控制
20 tol = 1e-10;
21 maxiter = 500;
22 % loglikehood
23 llh = -inf(1,maxiter);
24 converged = false;
25 % 当前迭代的标号
26 t = 1;
27 while ~converged && t < maxiter
28     t = t+1;
29     model = maximization(X,R);
30     [R, llh(t)] = expectation(X,model);
31    
32     [~,label(:)] = max(R,[],2);
33     u = unique(label);   % non-empty components
34     if size(R,2) ~= size(u,2)
35         R = R(:,u);   % remove empty components
36     else
37         converged = llh(t)-llh(t-1) < tol*abs(llh(t));
38     end
39 
40 end
41 llh = llh(2:t);
42 % if converged
43 %     fprintf('Converged in %d steps.
',t-1);
44 %     llh  = t-1;  
45 % else
46 %     fprintf('Not converged in %d steps.
',maxiter);
47 %     llh = maxiter;   
48 % end

    初始化函数：

        这个函数很简单，没什么好解释的。

     1 %% init
 2 function R = initialization(X, init)
 3 % 初始化一共用4中方式，一种是给定GMM 模型的参数初始值，一种是给定k 的个数，一种是给各sample 的标号，一种是给出类的中心点
 4 [d,n] = size(X);
 5 if isstruct(init)  % initialize with a model
 6     R  = expectation(X,init);
 7 elseif length(init) == 1  % random initialization
 8     k = init;
 9     idx = randsample(n,k);
10     m = X(:,idx);
11     [~,label] = max(bsxfun(@minus,m'*X,dot(m,m,1)'/2),[],1);
12     [u,~,label] = unique(label);
13     while k ~= length(u)
14         idx = randsample(n,k);
15         m = X(:,idx);
16         [~,label] = max(bsxfun(@minus,m'*X,dot(m,m,1)'/2),[],1);
17         [u,~,label] = unique(label);
18     end
19     R = full(sparse(1:n,label,1,n,k,n));
20 elseif size(init,1) == 1 && size(init,2) == n  % initialize with labels
21     label = init;
22     k = max(label);
23     R = full(sparse(1:n,label,1,n,k,n));
24 elseif size(init,1) == d  %initialize with only centers
25     k = size(init,2);
26     m = init;
27     [~,label] = max(bsxfun(@minus,m'*X,dot(m,m,1)'/2),[],1);
28     R = full(sparse(1:n,label,1,n,k,n));
29 else
30     error('ERROR: init is not valid.');
31 end
    View Code

    m-step函数：

    • 输入参数 R解释参考上面。
    • 7 计算各类的sample 个数和，一个1-by-k matrix。
    • 8 7中的值除以样本总数就是 GM 的权重，同样是1-by-k matrix。
    • 9 计算GM 样本均值，mu 是个d-by-k matrix，每列表示 k-th GM 的样本均值。
    • 19 计算sqrtR 是为了 15-17行的计算中 结果刚好是R。
    • 15-17 sigma
    • 18行 应该是为了避免sigma 不能逆。
     1 %% m-step
 2 function model = maximization(X, R)
 3 [d,n] = size(X);
 4 % k 为类个数
 5 k = size(R,2);
 6 % 各类的sample个数
 7 nk = sum(R,1);
 8 w = nk/n;
 9 mu = bsxfun(@times, X*R, 1./nk);
10 
11 Sigma = zeros(d,d,k);
12 % 这个值是为了下面计算时候得到R，
13 sqrtR = sqrt(R);
14 for i = 1:k
15     Xo = bsxfun(@minus,X,mu(:,i));
16     Xo = bsxfun(@times,Xo,sqrtR(:,i)');
17     Sigma(:,:,i) = Xo*Xo'/nk(i);
18     Sigma(:,:,i) = Sigma(:,:,i)+eye(d)*(1e-6); % add a prior for numerical stability
19 end
20 
21 model.mu = mu;
22 model.Sigma = Sigma;
23 model.weight = w;

    e-step:

    • e step 需要解释很多阿。
    • 9 logRho，首先我们知道R 是每项表示一个i-th 样本在 j-th GM 中的概率值，计算公式如下，公式中x是d-by-1 的sample，也就是gamma 中的N()

    • %Gaussian posterior probability
      %N(x|pMiu,pSigma) = 1/((2pi)^(D/2))*(1/(abs(sigma))^0.5)*exp(-1/2*(x-pMiu)'pSigma^(-1)*(x-pMiu))

    • 问题是上面公式不一定能按步求出来阿，例如 sigma^-1，不一定解得出来阿，所以对上面得N()log 一下，后计算，同时避开计算sigma^-1，这个矩阵就是logRho
    • 20-31 便是12 行的函数调用，其中涉及了一堆矩阵转换，验证过没有错，计算的就是log 后的 N()
    • 14 上面公式 gamma 的分子部分。
    • 15-16 是计算当前的loglikehood。
    • 17 计算R 矩阵的log 形式。
    • 18 反计算R。
     1 %% e-step
 2 function [R, llh] = expectation(X, model)
 3 mu = model.mu;
 4 Sigma = model.Sigma;
 5 w = model.weight;
 6 
 7 n = size(X,2);
 8 k = size(mu,2);
 9 logRho = zeros(n,k);
10 
11 for i = 1:k
12     logRho(:,i) = loggausspdf(X,mu(:,i),Sigma(:,:,i));
13 end
14 logRho = bsxfun(@plus,logRho,log(w));
15 T = logsumexp(logRho,2);
16 llh = sum(T)/n; % loglikelihood
17 logR = bsxfun(@minus,logRho,T);
18 R = exp(logR);
19 %% log pdf
20 function y = loggausspdf(X, mu, Sigma)
21 
22 d = size(X,1);
23 X = bsxfun(@minus,X,mu);
24 [U,p]= chol(Sigma);
25 if p ~= 0
26     error('ERROR: Sigma is not PD.');
27 end
28 Q = U'X;
29 q = dot(Q,Q,1);  % quadratic term (M distance)
30 c = d*log(2*pi)+2*sum(log(diag(U)));   % normalization constant
31 y = -(c+q)/2;
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/Azhu/p/4133454.html
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