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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.104.2017.tde-11092017-093254
Document
Author
Full name
Raul Caram de Assis
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2017
Supervisor
Committee
Milan, Luis Aparecido (President)
Hotta, Luiz Koodi
Tsunemi, Miriam Harumi
Title in Portuguese
Inferência em modelos de mistura via algoritmo EM estocástico modificado
Keywords in Portuguese
Algoritmo EM
Cadeia de Markov
Gibbs Sampling
Mistura de Distribuições
Modelos de Mistura
Segmentação de imagens
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Inference on Mixture Models via Modified Stochastic EM
Keywords in English
EM algorithm
Gibbs sampling
Image segmentation
Markov chain
Mixture models
Mixture of distributions
Abstract in English
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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Publishing Date
2017-09-11
 
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