EM algorithm.rar

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用于EM算法,数据挖掘课程中的EM算法的简单代码
EM algorithm.rar
  • EM algorithm.py
    1KB
  • forward_stagewise.py
    1.3KB
内容介绍
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GenerateData(n, beta_true): np.random.seed(0) p = len(beta_true) X = np.random.rand(n, p) error = np.random.randn(n, 1) * 0.2 y = np.dot(X, beta_true) + error return X, y def forward_stage_wise(X, y, epsilon, corr_threshold, max_iterations): beta = np.zeros((X.shape[-1], 1)) max_corr = 1 iteration = 0 beta_mat = list() while max_corr > corr_threshold and iteration < max_iterations: residual = y - np.dot(X, beta) corr_mat = np.corrcoef(np.hstack((residual, X)).T) corrs = corr_mat[0, 1:] max_corr_index = np.abs(corrs).argmax() max_corr = np.abs(corrs[max_corr_index]) beta[max_corr_index] += epsilon * np.sign(corrs[max_corr_index]) iteration += 1 beta_mat.append(beta.copy()) beta_mat = np.squeeze(np.asarray(beta_mat)) return beta, beta_mat def main(): n = 200 epsilon = 0.01 corr_threshold = 0.001 max_iterations = 10000 beta_true = np.asarray([1, 2, 6, -3, 4, -7, 8, -5, 9]).reshape(-1, 1) X, y = GenerateData(n, beta_true) beta, beta_mat = forward_stage_wise(X, y, epsilon, corr_threshold, max_iterations) print(beta_mat[-1, :]) plt.plot(beta_mat) plt.show() if __name__ == '__main__': main()
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