インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
GMM 用 EM 初期化アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
|
---|---|---|
data |
EM 初期化アルゴリズムを適用するデータを含む n x p 数値テーブルのポインター。入力は、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
GMM 用 EM 初期化アルゴリズムのパラメーターは次のとおりです。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
|
---|---|---|---|
algorithmFPType |
float |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
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method |
defaultDense |
パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一のメソッドです。 |
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nComponents |
適用不可 |
ガウス混合モデルのコンポーネントの数、必須パラメーター |
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nTrials |
20 |
EM アルゴリズムの開始の数。 |
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nIterations |
10 |
EM アルゴリズムの各開始の最大反復回数。 |
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seed |
777 |
各開始で初期平均を取得する乱数ジェネレーター用のシード値。 |
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accuracyThreshold |
1.0e-04 |
アルゴリズムを終了するしきい値。 |
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covarianceStorage |
full |
ガウス混合モデルの共分散行列格納スキーム。
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GMM 用 EM 初期化アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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---|---|---|
weights |
混合重みを含む 1 x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(CSRNumericTable、PackedSymmetricMatrix、および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
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means |
各行に i 番目の混合コンポーネントの平均の推定を含む k x p 数値テーブルのポインター。ここで、i=0, 1, …, k-1。デフォルトでは、この結果は HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(CSRNumericTable、PackedSymmetricMatrix、および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
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covariances |
k 数値テーブル、次のサイズの i 番目の混合コンポーネントの p x p 分散共分散行列を含む DataCollection オブジェクトのポインター。
デフォルトでは、このコレクションは HomogenNumericTable クラスのオブジェクトを含みますが、(CSRNumericTable および PackedTriangularMatrix を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |