机器学习读书笔记（高斯混合模型GMM与EM）（改）

高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸。GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。欲了解高斯混合模型，那就先从基础的单一高斯概率密度函数讲起。（数学公式字体太难看了！！！！！！！）注意：这一一篇致力于详细阐述过程的文章，如果你懂，可以快速跳过。

单高斯分布模型GSM

假设我们有一组在高维空间（维度为 d）的点xi , i=1,…,n，若这些点的分布近似椭球状，则我们可用高斯密度函数来描述产生这些点的概率密度函数（统计学记为PDF），记住这个关键公式：

g(xi;μ,Σ)=1(2π)d|Σ|−−−−−−−√exp[−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)]

其中μ代表此密度函数的中心点，Σ则代表此密度函数的协方差矩阵（Covariance Matrix），这些参数决定了此密度函数的特性，如函数形状的中心点、宽窄及走向等。在《程序员的数学2》这本书中给大家一个简单的记法。这东西就是:

□exp(x1−μ,x2−μ,....xn−μ的二次型)

前面的方框表示是多少不重要，常数而已不是0就行。(是0也没事，这样的模型我们都轻松了。。。)
在实际应用中μ通常用样本均值来代替，Σ通常用样本方差来代替。GSM单从横轴，纵轴都遵循一维高斯分布。GSM只有单中心点。如图（图片来源）：

协方差矩阵简介（与主体内容无关，仅单纯介绍）

那么什么叫协方差矩阵呢？矩阵中的第(i,j)个元素是 Xi,Xj 的协方差。
Wikipedia是这么详细定义的：
假设X是以n个随机变数（其中的每个随机变数是也是一个向量，当然是一个行向量）组成的列向量，

X=⎡⎣⎢⎢X1⋮Xn⎤⎦⎥⎥

并且 μi 是其第i个元素的期望值，即, μi=E(Xi) , 其中 Xi 是列向量中的一个标量。协方差矩阵的第i，j项（第i，j项是一个协方差）被定义为如下形式：

Σij=cov(Xi,Xj)=E[(Xi−μi)(Xj−μj)⊤]

而协方差矩阵为：
Σ=E[(Xi−E|X|)(Xj−E|X|)⊤]=
⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢E[(X1−μ1)(X1−μ1)]E[(X2−μ2)(X1−μ1)]⋮E[(Xn−μn)(X1−μ1)]E[(X1−μ1)(X2−μ2)]E[(X2−μ2)(X2−μ2)]⋮E[(Xn−μn)(X2−μ2)]⋯⋯⋱⋯E[(X1−μ1)(Xn−μn)]E[(X2−μ2)(Xn−μn)]⋮E[(Xn−μn)(Xn−μn)]⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

最大似然估计的结果

欲求得最佳的参数来描述所观察到的资料点，可由最大似然估计法的来求得。再次之前我们必须要明确我们要求什么参数？在GSM模型中μ与Σ是两个模型参数，x是输入。
1. 在单高斯密度函数的假设下，当 x=xi 时，其密度密度为 g(xi;μ,Σ)
2. 若我们假设 xi ,i=1 ~ n 之间为互相独立的事件，则发生 X=x1,x2,...,xn 的概率密度为:

p(X;μ,Σ)=∏i=1ng(xi;μ,Σ)

3. 然后就是取对数求导，经计算获得参数μ与Σ的估计

μ^=1n∑i=1nxiΣ^=1n−1∑i=1n(xi−μ^)(xi−μ^)T

高斯混合模型GMM

如果我们的数据集在d维空间中的分布不是椭球状，中心点不唯一。那么就不适合以一个单一的高斯密度函数。下面是混合了三个单模型的混合高斯模型:
p(x)=α1g(x1;μ1,Σ1)+α2g(x2;μ2,Σ2)+α3g(x3;μ3,Σ3)
此概率密度函数的参数为
(α1,α2,α3,μ1,μ2,μ3,Σ1,Σ2,Σ3)，而且要满足α1+α2+α3=1
α是各模型的系数，这其实是一个加权单位化的思想。下面是n=2的混合高斯模型，我们发现有两个中心点。由于模型增多造成的模型参数增多，确定参数成为首要问题。（看这个图，强迫症的人肯定想聚类一下）

为了简化，通常将上面的协方差矩阵转化为我们常用的方式
Σi=σ2iI,i=1,2,3,...
其中，I为单位矩阵。其实求参数可以也用极大似然估计法，然后，你就慢慢玩吧。。。。。看我这态度就知道基本没人用极大似然估计单个搞的话就太乱。于是EM算法被请出来了，虽然核心也在用极大似然估计。

EM算法在高斯混合模型的应用

下面主要摘自李航《统计学习方法》，以及自己的笔记。周志华的《机器学习》书中没有详细介绍。那么什么是EM算法。说白了，就是每次迭代由两步组成：先E一下，再M一下。E步，求期望（Expectation）；M步，求极大值（Maximization）。为什么这么搞？关键全在一个能收敛的Q函数。E步就是求这个Q函数的期望。M步就是极大化参数。不断地EMEMEMEM...操作逐步近似极大化参数这就是EM算法。关于EM算法的正确性，喜欢了解的就看下书《统计学习方法》9.1.2。下面仅仅说怎么使用。

while（）\\不接受误差就循环{    Expectation();    Maximization();}

假设观测数据为x1,x2,...,xN由高斯混合模型生成。

P(x|θ)=∑k=1Kαkϕ(x|θk)θ=(α1,α2,...,αK;μ1,μ2,...,μK,σ1,σ2,...,σK)

1. 明确隐变量，写出完全数据的对数似然函数
   我们现在先切换到上帝视角。可以设想观测数据xi，i=1,2,...,N是这样产生的：首先依据各单一模型的系数αk选择高斯分布分模型ϕ(x|θk) ; 然后依据这个分模型的概率分布生成观测数据xi。从上图n=2的角度讲就是，选个圈，生成点。
   我们从上帝视角回来，事实是我们手上只有不知从哪里冒出来的X数据集，它是已知的，但反应X中的某xi是来自哪个分模型是未知的。这TM就很尴尬了。
   像这种有结论没原因的事例。我们最简单的方法就是设置一个隐变量。这一步就体现了数学家的高明。这里习惯用隐变量 γ来表征，其定义如下：
   
   γik={10第i个观测来自第k个分模型否则
   
   其中i=1,2,…,N;k=1,2,…,K， γik就是分模型k对观测数据xi的响应度 。
   这样写出完全数据的似然函数（后验概率的感觉出现了）：
   
   P(y,γ|θ)=∏j=1NP(xi,γi1,γi2,...,γik|θ)=∏k=1Kαnkk∏i=1N[12π−−√σkexp(−(yi−μk)22σ2k)]γik
   
   其中
   nk=∑i=1Nγik
2. EM算法中的E步，确定Q函数，求它的期望

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插入知识点：Q函数与EM

Q函数：完全数据的对数似然函数logP(Y,Z|θ)关于在给定观测数据Y和当前参数θ(i)下对未观测数据Z的条件概率分布P(Z|Y,θ(i))的期望称为Q函数。即：

Q(θ,θ(i))=EZ[logP(Y,Z|θ)|Y,θ(i)]

这样的Q函数可以作递推，上面公式中，Z是未观测数据，Y是观测数据，Q函数中第一个变元代表极大化参数，第二个表示参数当前估计值。在EM算法的E步中，每次迭代是在求Q函数及其极大。EM算法中的这种Q函数有严格的收敛性证明。李航《统计学习方法》9.2

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这里的Q函数为：

Q(θ,θ(i))=E[logP(x,γ|θ)|x,θ(i)]=∑k=1K{∑j=1N(Eγjk)logαk+∑j=1N(Eγjk)[log(12π−−√)−logσk−12σ2k(yj−μk)2]}

这样E(γjk|x,θ)（记为γjk^）就需要单独计算。（注意这里的θ应该有上角标，但是在E步中不涉及上角标操作，为了避免与角标冲突故省去, 同时加将γ的角标换成j。）
下面我们计算出分模型k对观测数据x的响应度 γ。因为是0-1分布所以可以这算：

γjk^=E(γjk|x,θ)=P(γjk=1|x,θ)=αkϕ(yj|θk)∑Kk=1αkϕ(yj|θk),j=1,2,...,N;k=1,2,...,K

3. EM中的M步
迭代的M步是求使函数取极大值的θ，并赋值给下一次迭代：

θ(i+1)=argmaxθQ(θ,θ(i))

这里就可以用最大似然估计了。对μk,σ2k分别求偏导并等于0。求α时要注意隐藏条件

∑k=1Kαk=1

(就是开始时我们说的加权值要等于1)

μk^=∑Nj=1γ^jkxj∑Nj=1γ^jkσ2k^=∑Nj=1γ^jk(xj−μk)2∑Nj=1γ^jkαk^=nkN=∑Nj=1γjk^N

知道这些值变化不再明显为止。这里有必要说一下nk。这是什么？
我们回到第一步nk=∑Nj=1γjk，因为γ除了0就是1，求最大似然法时0就不用了。那么α这个公式就是（这个分模型的数）/（分模型总数）。

个人总结

个人认为：高斯混合模型GMM对于多中心点集合的建模。这种点集合最好是一堆一堆聚集在一起的，逼强迫症数据分析师想求聚类的。如下图。（数据集特性与k-means差不多，数据集别散得太厉害）。都属于原型聚类。

K-means的第一步开始是明确要聚几类（即K等于几），GMM第一步开始的明确是混合几个高斯模型（即N等于几）。

我翻阅很多论文，发现高斯混合隐马尔科夫链模型（GMM-HMM）在工业预测方面有很大的应用，后面讲述GMM-HMM。