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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Raul Caram de Assis
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2017
Orientador
Banca examinadora
Milan, Luis Aparecido (Presidente)
Hotta, Luiz Koodi
Tsunemi, Miriam Harumi
Título em português
Inferência em modelos de mistura via algoritmo EM estocástico modificado
Palavras-chave em português
Algoritmo EM
Cadeia de Markov
Gibbs Sampling
Mistura de Distribuições
Modelos de Mistura
Segmentação de imagens
Resumo em português
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 em inglês
Inference on Mixture Models via Modified Stochastic EM
Palavras-chave em inglês
EM algorithm
Gibbs sampling
Image segmentation
Markov chain
Mixture models
Mixture of distributions
Resumo em inglês
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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Data de Publicação
2017-09-11
 
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