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はじめてのパターン認識輪読会 10章後半
- 2. 最初のおことわり
m(_
_)m
• 本資料は教科書を読んで最初？？？？だった
@_kobacky
のような人が勉強するためのとっかかり
となることを目標とします。
• そのため、なるべく分布を図示して考えたいです。
そこで教科書では
d次元のデータについて論じられ
ていますが、図や例は一次元データで考えて作成し
ています。平均ベクトルとか共分散行列は一旦置い
といて、平均値・分散値で考えさせて下さい。
• 本資料は一部、教科書に記載のない、作成者の解釈
による内容を含んでいます。
- 4. 確率モデルによるクラスタリング
• ハードクラスタリング
• 一つのデータは一つのクラスタにのみ分類される
• クラスタリング結果例
• データ１はクラスタA
• データ２はクラスタB
• 確率モデルによるクラスタリング
• 所属するクラスタは確率的に定められる
• クラスタリング結果例
(クラスタ数
=
3)
• データ１はクラスタ
[A,B,C]
に
[0.8,0.1,0.1]
の確率で
所属する
• データ２はクラスタ
[A,B,C]
に
[0.1,0.3,0.6]
の確率で
所属する
• 「確率モデル」ってなんすか？？（次ページ）
- 6. 混合正規分布モデルのパラメータ
• 各クラスタの正規分布パラメータ
• μk
:
平均
• Σk
:
分散（標準偏差でも可）
• 混合するために必要なパラメータ
• πk
:
クラスタ毎の正規分布の混合比
混合正規分布
クラスタ１
=
π1
×
分散：Σ1
クラスタ３
+
π3
×
+
π2
×
平均：μ1
せん・けい・わ！
クラスタ２
平均：μ2
分散：Σ2
平均：μ3
分散：Σ3
- 7. ちなみに・・
• 本資料の確率モデル図はExcel
で下記の通り作成
• 9パラメータでモデルが決定しているのがわかる
• パラメータを色々変えてモデルの変化をみると面白い
かも・・
• こちらから
DL
可能
-‐>
hNp://bit.ly/1eJCa4i
- 8. 確率モデル（混合正規分布モデル）
によるクラスタリングとは？
• 下記の２つを行うこと
1. 観測データを最もよく表現する確率モデルを推定
• 確率モデルのパラメータ推定（平均・分散・混合比）
2. 推定したモデルによって各データのクラスタを推定
• 各データが各クラスタに所属する確率の演算
• 演算する確率の数は
[データ数]
×
[クラスタ数]
• [1][2]の推定を交互に実施し、最適なモデル推定を行
うのが
EM
アルゴリズム（後述）
x1
:
[A,B,C]
=
[0.8,
0.1,
0.1]
x2
:
[A,B,C]
=
[0.1,
0.6,
0.3]
x3
:
[A,B,C]
=
[0.3,
0.3,
0.4]
[1]Mステップ
[2]Eステップ
- 9. 【STEP2】10.4.2
節〜10.4.4
節
確率モデルの推定、確率モデルを用いたクラスタリン
グを実施するための準備。
そのための各種定義について理解しましょう。
【目標！】
• 各データが所属するクラスタの状態を表現するため
の隠れ変数について理解する
• モデルパラメータの最尤推定を実施するために・・
• 完全データの定義について理解する
• 確率モデルの尤度について理解する
• 確率モデルのパラメータを最尤推定するための
Q
関数につ
いて理解する
- 10. 隠れ変数
• 実際に観測されたデータがどのクラスタに属するか
表現するためのベクトル変数
• z
=
(z1,z2,z3,・・・,zK)
• K
:
クラスタ数
• データがクラスタk
に所属している状態の場合
• z
=
(0,0,0,・,1,・・,0)
→
zk
=
1
k番目
• p(zk
=
1)
=
πk
• モデル条件下で、k
番目のクラスタに所属する確
率はそのクラスタの混合比に一致するため。(教科
書には記載無し。@_kobacky
による解釈。)
- 11. 分布の演算：p(z),
p(x|z)
,
p(x)
• 式(10.14)
〜
式(10.17)
でやっていること
モデルに従ってxの分布・x
のzに関する条件付き分布
を演算
（図はx=0.6
での演算例）
p(z)
の分布→
①p(z1=1)=π1
④p(x|z1=1)
クラスタ１
p(x)
=
①X④
+
②X⑤
+
③X⑥
②p(z2=1)=π2
⑤p(x|z2=1)
クラスタ２
③p(z3=1)=π3
⑥p(x|z3=1)
クラスタ３
- 12. 隠れ変数の事後確率：γ(zk)
• 式(10.18)の演算：γ(z)
=
p(z)
×
p(x
|
z)
/
p(x)
k=1
(クラスタ1)の場合
γ(z1)
=
①X④
/
⑦
p(z)
の分布→
①p(z1=1)=π1
④p(x|z1=1)
クラスタ１
⑦
p(x)
=
①X④
+
②X⑤
+
③X⑥
②p(z2=1)=π2
⑤p(x|z2=1)
クラスタ２
③p(z3=1)=π3
⑥p(x|z3=1)
クラスタ３
- 13. 隠れ変数の事後確率：γ(zk)
• 式(10.18)の演算：γ(z)
=
p(z)
×
p(x
|
z)
/
p(x)
k=2
(クラスタ2)の場合
γ(z2)
=
②X⑤
/
⑦
p(z)
の分布→
①p(z1=1)=π1
④p(x|z1=1)
クラスタ１
⑦
p(x)
=
①X④
+
②X⑤
+
③X⑥
②p(z2=1)=π2
⑤p(x|z2=1)
クラスタ２
③p(z3=1)=π3
⑥p(x|z3=1)
クラスタ３
- 14. 隠れ変数の事後確率：γ(zk)
• 式(10.18)の演算：γ(z)
=
p(z)
×
p(x
|
z)
/
p(x)
k=3
(クラスタ3)の場合
γ(z3)
=
③X⑥
/
⑦
p(z)
の分布→
①p(z1=1)=π1
④p(x|z1=1)
クラスタ１
⑦
p(x)
=
①X④
+
②X⑤
+
③X⑥
②p(z2=1)=π2
⑤p(x|z2=1)
クラスタ２
③p(z3=1)=π3
⑥p(x|z3=1)
クラスタ３
- 15. 隠れ変数に関連して考えたこと
• データx
の隠れ変数z
(zk=1)に関する事後確率は、こ
のモデルにおいて
x
が
k番目のクラスタに所属する
確率を示している。
•
前頁までの例において、Σk=1,2,3(γ(zk))
=
1
となること
がわかる。
- 16. 完全データ
• データの集合：X
• X
=
(x1,x2,・・・,xN)
xi
=
(xi1,xi2,・・・,xid)の転置ベクトル
• 隠れ変数の集合：Z
• Z
=
(z1,z2,・・・,zN)
zi
=
(zi1,zi2,・・・,ziK)の転置ベクトル
• 変数定義
• N
:
観測データの個数
• d
:
観測データの次元数
• K
:
クラスタ数
• 完全データ：Y
• Y
=
(X,Z)
• データと隠れ変数を合わせた集合
- 18. 完全データの対数尤度
• 最尤推定値を求めるために対数尤度関数に変換
• 確率分布関数は対数を取った方が微分しやすい（最尤推定
に関する詳細は
4.3節
参照）
z
• ただし隠れ変数
ik
は確率的に定まるため、この対数尤度
関数から直接最尤推定値を求めることはできない。
• 最尤推定：観測データから、最も尤もらしいモデルのパラ
メータを推定する。
式
(10.20)
１かもしれないし、
０かもしれない。
- 19. Q
関数
• Q
関数
• 対数尤度関数の、隠れ変数に関する期待値
• 対数尤度関数の代わりに最尤推定に用いる
式
(10.21)
zik
の
zik
に関する
期待値
式
(10.22)
Zik
=
0
の項は全て
0
になり、
zik=
1
の項のみ残る
隠れ変数
zi
の事後確率
- 20. Q
関数
式
(10.23)
モデルが決定すれば
値が定まる
- 21. 【STEP3】10.4.5
節〜10.4.7
節
確率モデルのパラメータ推定の方法について学びます。
【目標！】
• EM
アルゴリズムの考え方を理解する
• 「EM
アルゴリズムのパラメータ推定が
Q
関数の微
分を使ってできるんだなぁ・・へぇ〜」と思う
• カルバック・ライブラー情報量とは何かを知る
• EM
アルゴリズムにより、モデルによる分布と真の
分布が近づいて行くイメージを持つ
- 22. EM
アルゴリズム
• 確率モデルのパラメータの最尤推定値を求める手法
• ２種類のステップを交互に実施
1. Expectafon
ステップ（③）
• 確率モデルのパラメータを固定
• 固定された確率モデル下における隠れ変数の事後確率を演算
2. Maximizafon
ステップ（①②）
• E
ステップで得た隠れ変数の事後確率を
Q
関数に代入
• Q
関数を最大にする
(確率モデルの)パラメータを求める
• Q
関数の対数尤度が収束するまで繰り返す
• 局所解には注意。初期値を変えて何度か実施すると良い。
γ11
=
0.3,
γ12
=
0.4,
γ13
=
0.3
γ21
=
0.6,
γ22
=
0.1,
γ23
=
0.3
γ31
=
0.2,
γ32
=
0.7,
γ33
=
0.1
①代入
③演算
②パラメータ
最尤値推定
Q関数が
収束したら
完
- 23. EM
アルゴリズムの式
• E
ステップ
• M
ステップ
k番目のクラスタ
に属するデータ数
の推定値
平均・分散・混合比
の定義に対して納得
感のある式になって
いると思う。
- 24. EM
アルゴリズムの式の導出
・・・は、割愛します。
気になる方は
10.4.6
節をご参照下さい。
m(_
_)m
• μk
や
Σk
の推定は、
Q
関数の(推定対象パラメータに
よる)偏微分
=
0
となるようなパラメータを求めるこ
とで行う。
• πk
の推定はラグランジュ関数とか使ってなんかやっ
てます。。
- 25. EM
アルゴリズムの性質(1)
• p(X|θ)
=
p(X,Z)
/
p(Z|X,
θ)
•
•
•
•
X
：
観測データ集合
Z
：
観測データ集合X
に対する隠れ変数集合
θ
：
確率モデルのパラメータ集合
p(X
|
θ)：パラメータθの確率モデル下における観測データX
の尤度
• 対数尤度
=
lnp(X|θ)
=
・・・
=
L(q|θ)
+
KL(q||p)
• q(Z)
：
Z
に関する任意の分布
• L(q|θ)
=
ΣZq(Z)ln(p(X,Z|θ)
/
q(Z))
• KL(q||p)
=
ΣZq(Z)ln(q(Z)
/
p(Z|X,θ))
• カルバック・ライブラー情報量
• 真の分布q(Z)
と
(確率モデル・観測データを元に得られる)事後
分布p(Z|X,θ)
の確率変数間の距離（正の値）を表す
- 26. EM
アルゴリズムの性質(2)
• L(q|θ)
を最大化することで、KL(q||p)
を小さくする、
つまり、p(モデルによる隠れ変数の分布)をq(真の分
布)に近づける。
• E
ステップではθを固定して
q
に関して
L(q|θ)
を最大化
• M
ステップでは最大化されたqを用いてθに関してL(q|θ)を最
大化。
• モデルによる隠れ変数の分布が真の分布に近づく。
EステップではL
を最大化す
ることでこのラインを上に
押し上げたい！
• ステップ毎にQ関数の値が大きくなることが示されている。
