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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Algorithme EM régularisé

Pierre Houdouin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1131007
Esa Ollila
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1117391

Résumé

Expectation-Maximization (EM) algorithm is a widely used iterative algorithm for computing maximum likelihood estimate when dealing with Gaussian Mixture Model (GMM). When the sample size is smaller than the data dimension, this could lead to a singular or poorly conditioned covariance matrix and, thus, to performance reduction. This paper presents a regularized version of the EM algorithm that efficiently uses prior knowledge to cope with a small sample size. This method aims to maximize a penalized GMM likelihood where regularized estimation may ensure positive definiteness of covariance matrix updates by shrinking the estimators towards some structured target covariance matrices. Finally, experiments on real data highlight the good performance of the proposed algorithm for clustering purposes
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04254186 , version 1 (19-12-2023)

Identifiants

Citer

Pierre Houdouin, Matthieu Jonckheere, Frédéric Pascal, Esa Ollila. Algorithme EM régularisé. GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. ⟨hal-04254186⟩
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