Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Estimation of parameters of Gaussian mixture models by a hybrid method combining a self-adaptive differential evolution with the EM algorithm

Kwedlo W.

Advances in Computer Science Research

|

2014

|

Nr 11

109--123

EN

In the paper the problem of learning of Gaussian mixture models (GMMs) is considered. A new approach based on hybridization of a self-adaptive version of differential evolution (DE) with the classical EM algorithm is described. In this approach, called DEEM, the EM algorithm is run until convergence to fine-tune each solution obtained by the mutation and crossover operators of DE. To avoid the problem with parameter representation and infeasible solutions we use a method in which the covariance matrices are encoded using their Cholesky factorizations. In a simulation study GMMs were used to cluster synthetic datasets differing by a degree of separation between clusters. The results of experiments indicate that DE-EM outperforms the standard multiple restart expectation-maximization algorithm (MREM). For datasets with high number of features it also outperforms the state of-the-art random swap EM (RSEM).

PL

W pracy poruszono problem uczenia modeli mieszanin rozkładów normalnych. Zaproponowano nowe podejście, nazwane DE-EM, oparte na hybrydyzacji samoadaptacyjnego algorytmu ewolucji różnicowej i klasycznego algorytmu EM. W nowej metodzie rozwiązanie otrzymane jako wynik operatorów mutacji i krzyżowania jest poddawane optymalizacji lokalnej, prowadzonej aż do momentu uzyskania zbieżności, przez algorytm EM. Aby uniknąć problemu z reprezentacją macierzy kowariancji i niedopuszczalności rozwiązań użyto metody, w której macierze kowariancji są kodowane przy pomocy dekompozycji Cholesky’ego. W badaniach symulacyjnych modele mieszanin rozkładów normalnych zastosowano do grupowania danych syntetycznych. Wyniki eksperymentów wskazują, że metoda DE-EM osiąga lepsze wyniki niż standardowa technika wielokrotnego startu algorytmu ˙ EM. Dla zbiorów danych z dużą liczbą cech, metoda osiąga lepsze wyniki niż technika losowej wymiany rozwiązań połączona z algorytmem EM.

2

Learning finite Gaussian mixtures using differential evolution

Kwedlo W.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

|

2010

|

Z. 5

19-33

EN

In the paper the problem of parameter estimation of finite mixture of multivariate Gaussian distributions is considered. A new approach based on differential evolution (DE) algorithm is proposed. In order to avoid problems with infeasibility of chromosomes our version of DE uses a novel representation, in which covariance matrices are encoded using their Cholesky decomposition. Numerical experiments involved three version of DE differing by the method of selection of strategy parameters. The results of experiments, performed on two synthetic and one real dataset indicate, that our method is able to correctly identify the parameters of the mixture model. The method is also able to obtain better solutions than the classical EM algorithm. Keywords: Gaussian mixtures, differential evolution, EM algorithm.

PL

W artykule rozważono problem uczenia parametrów skończonej mieszaniny wielowymiarowych rozkładów normalnych. Zaproponowano nową metodę uczenia opartą na algorytmie ewolucji różnicowej. W celu uniknięcia problemów z niedopuszczalnością chromosomów algorytm ewolucji różnicowej wykorzystuje nową reprezentację, w której macierze kowariancji są reprezentowane przy pomocy dekompozycji Cholesky’ego. W eksperymentach wykorzystano trzy wersje algorytmu ewolucji różnicowej różniące się metodą˛ doboru parametrów. Wyniki eksperymentów, przeprowadzonych na dwóch syntetycznych i jednym rzeczywistym zbiorze danych, wskazują że zaproponowana metoda jest w stanie poprawnie identyfikować parametry modelu. Metoda ta osiąga również lepsze wyniki niż klasyczyny algorytm EM.

3

Application of Gaussian mixture model and proteomic databases in the mass spectra analysis – architecture of software of comprehensive mass spectrometry data processing

Plechawska M.

Studia Informatica

|

2010

|

Vol. 31, nr 2A

289-302

EN

This paper presents assumptions of the protein mass spectra analysis software. All the spectra are modeled with Gaussian Mixture Models. Estimation of model parameters is done by means of an Expectation-Maximization algorithm. The obtained parameters are used for a further biological analysis. The software is integrated with four huge protein databases available on-line. The biological information about proteins may be achieved on the chosen level of some detail.

PL

Artykuł przedstawia założenia systemu służącego analizie widm masowych białek. Widma są modelowane za pomocą mieszanin rozkładów normalnych. Oszacowanie ich parametrów oparte jest na algorytmie Expectation-Maximization. Uzyskane parametry są poddawane dalszej analizie biologicznej. System jest zintegrowany z czterema dużymi białkowymi bazami danych dostępnymi on-line. Informacja biologiczna dotycząca zawartych w widmie białek może być uzyskana na wybranym stopniu szczegółowości.