＜はじパタ＞ おまけ：混合ガウスモデルの検証

前回の記事より。 bython-chogo.hatenablog.com

EMアルゴリズムの実装を行ってみたのですが、アヤメの2次元データではこの混合ガウスモデル、EMアルゴリズムはうまく適用できないね、という結論になりました。2つの山が重なったピーナッツを横にクラスタリングしてほしいのに、縦に割ってしまうようで、初期値をランダムにするとほとんどうまくいかにようでした。

でも、本当でしょうか。私のコードになにか問題があって、うまくクラスタリングができなかった可能性を排除しきれません。いや、むしろこんな超適当コードを信じられないのです。そうだ、私のコードが間違っていてちゃんとEMアルゴリズムの実装ができればうまくいくのではないか。

そんな疑念についてはっきりさせるために積読してあった以下の書籍に書かれているコードを改造して改めて同じデータのプロットをしてみました。

Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY)

その結果が、こ・れ・だ

やっぱり縦に割ってるじゃねーか！

というわけでEMアルゴの実力はほかのデータセットで確認をしたほうがよさそうですね。次回ははじパタの11章ですが、もしかしたらサポートベクタマシンのほうに浮気するかもしれません。