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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.104.2017.tde-11092017-093254
Documento
Autor
Nombre completo
Raul Caram de Assis
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2017
Director
Tribunal
Milan, Luis Aparecido (Presidente)
Hotta, Luiz Koodi
Tsunemi, Miriam Harumi
Título en portugués
Inferência em modelos de mistura via algoritmo EM estocástico modificado
Palabras clave en portugués
Algoritmo EM
Cadeia de Markov
Gibbs Sampling
Mistura de Distribuições
Modelos de Mistura
Segmentação de imagens
Resumen en portugués
Apresentamos o tópico e a teoria de Modelos de Mistura de Distribuições, revendo aspectos teóricos e interpretações de tais misturas. Desenvolvemos a teoria dos modelos nos contextos de máxima verossimilhança e de inferência bayesiana. Abordamos métodos de agrupamento já existentes em ambos os contextos, com ênfase em dois métodos, o algoritmo EM estocástico no contexto de máxima verossimilhança e o Modelo de Mistura com Processos de Dirichlet no contexto bayesiano. Propomos um novo método, uma modificação do algoritmo EM Estocástico, que pode ser utilizado para estimar os parâmetros de uma mistura de componentes enquanto permite soluções com número distinto de grupos.
Título en inglés
Inference on Mixture Models via Modified Stochastic EM
Palabras clave en inglés
EM algorithm
Gibbs sampling
Image segmentation
Markov chain
Mixture models
Mixture of distributions
Resumen en inglés
We present the topics and theory of Mixture Models in a context of maximum likelihood and Bayesian inferece. We approach clustering methods in both contexts, with emphasis on the stochastic EM algorithm and the Dirichlet Process Mixture Model. We propose a new method, a modified stochastic EM algorithm, which can be used to estimate the parameters of a mixture model and the number of components.
 
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Fecha de Publicación
2017-09-11
 
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