EM算法

    算是 PRML第九章的一个笔记。如有错误的地方，欢迎指正。

1. 问题描述

   已知随机变量 X 和 Z 具有联合分布，其中 X 是可以观测的，Z 是不可观测的（隐变量）。现在给定了 X 的观测值，要求的最大似然估计。即已知 X， 求解优化问题

EM算法是在有隐含变量存在时求参数的最大似然估计的一种优化方法。

2. EM算法的推导

    假设 Z 是离散型的随机变量（如果 Z 是连续型的随机变量，将下面推导中的求和号换为积分号即可）。记 Z 的取值空间为 ，设 q(Z) 为 空间 上的任意一个概率分布函数，则有

记

则

由于相对熵（或称 KL距离） KL(q || p)恒非负，而且满足 KL（q || p) = 0 当且仅当 q 和 p 是同一个分布，所以

 等号成立当且仅当 q ~ Z | X, θ。

    有了上述准备，我们可以阐述EM算法的基本流程了。

    牢记我们的目标：已知 X ， 求使 最大的 θ（事实上，EM算法只能找到极大值点）。

    EM算法的思路是：任意给 赋一个初值  , 然后通过一个迭代过程不断的更新 ，每更新一次都保证 的值在变大，直到不能变大为止（说明已经到了一个极大值点）。

    由上面的分析得到，对于上的任意概率分布 q，恒有

当取 q 为  时等号成立，记 . 则

如果满足 , 则有

即把更新为会使得的值增加。

显然

满足。

    由于

上式中第二项与 无关，因此 和

 

是等价的。

 

  EM算法总结如下：

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1. 给定 的一个初始值 ；

2. E-step: 计算 ；

3. M-step: 求解优化问题

4. 检查是否收敛了，如果没有，则更新然后回到第 2 步。

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转载于:https://www.cnblogs.com/ccvcgds/archive/2013/06/03/3115986.html