AlexanderPetrenko 14 мая 2020 в 11:34

Разбираем EM-algorithm на маленькие кирпичики

22 мин

30K

Python*Искусственный интеллектМатематика*Машинное обучение*Учебный процесс в IT

Туториал

Технотекст 2020

В этой статье, как Вы уже, наверное догадались, речь пойдет об устройстве EM-алгоритма. Статья прежде всего может быть интересна тем, кто потихонечку уже вступает в сообщество датасайнтистов. Материал изложенный в статье в большей степени будет полезен тем, кто недавно начал проходить третий курс «Поиск структуры в данных» в рамках специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекс.

Изложенный в статье материал, в каком-то смысле, является дополнением к первой неделе обучения на вышеобозначенном курсе, а именно, позволяет ответить на некоторые немаловажные вопросы, касательно принципа действия EM-алгоритма. Для лучшего понимания материала нашему многоуважаемому читателю желательно уметь осуществлять операции с матрицами (умножение матриц, нахождение определителя матрицы и обратной матрицы), разбираться в основах теории вероятности и матстата, ну и конечно же, иметь хотя бы базовое представление о базовых алгоритмах кластеризации и понимать какое место кластеризация занимает в машинном обучении. Хотя, безусловно, и без этих знаний можно ознакомиться со статьей, что-то да наверняка будет понятным :)

Также по старой традиции, статья не будет содержать глубоких теоретических изысканий, но будет наполнена простыми и доступными для понимания примерами. Каждый последующий пример будет немного глубже предыдущего объяснять действие EM-алгоритма, что в конечном итоге приведет нас прямёхонько к разбору самого алгоритма. Для каждого примера будет написан код. Весь код написан на языке python 2.7, и за это я заранее приношу извинения. Так вышло, что сейчас я использую именно эту версию, но после перехода на python 3, постараюсь изменить код в статье.

Ознакомимся с планом статьи:

1) Рассмотрим в общих чертах как устроен EM-алгоритм.

2) Повторим основные моменты из теоремы (формулы) Байеса:

$P_{x_i}(B_j) = \frac{P(B_j) \centerdot P_{B_j}(x_i)}{P(x_i)}$

3) Рассмотрим первый пример на теорему Байеса, в котором все элементы формулы (а точнее вероятности $P(B_j), P_{B_j}(x_i)$ ) за знаком равенства справа известны. В этом случае нам требуется только правильно понять какие цифры куда подставить и далее выполнить элементарные операции.

4) Рассмотрим второй пример на теорему Байеса. Для решения задачи нам необходимо будет уже дополнительно вычислить плотность вероятности определенного события ( $inline$ ) при условии гипотезы ( $inline$ ) — $\rho_{B_j}(x_i)$ . Для вычислений нам будут даны параметры случайной величины, а именно, математическое ожидание — $\mu$ и стандартное отклонение — $\sigma$ . Вычисления плотности вероятности будут осуществляться по следующей формуле:

$\rho_{B_j}(x_i) = \frac{1}{\sigma_j \centerdot \sqrt{2 \pi}} \centerdot \exp(- \frac{(x_i-\mu_j)^2}{2 \sigma_j^2})$

Использование вышеобозначенной формулы предполагает, что случайная величина имеет одномерное измерение и распределена нормально (иначе говорят — распределение Гаусса или Гаусса-Лапласа распределение вероятностей).

5) Рассмотрим третий пример, который отличается от предыдущего только тем, что в нем рассматривается случай многомерного (в нашем варианте двумерного) нормального распределения случайной величины. В таком случае вычисление плотностей осуществляется по следующей формуле:

$\rho_{B_j}(x_i) = \frac{1}{(2\pi)^{k/2} \centerdot \mid \Sigma_j\mid ^{1/2}} \centerdot \exp(- \frac{1}{2} \centerdot (x_i-\mu_j)^T \Sigma_j^{-1} (x_i-\mu_j))$

6) И наконец, мы модифицируем третий пример таким образом, чтобы наглядно продемонстрировать работу EM-алгоритма.

7) В завершении, сравним качество работы выведенного нами алгоритма с качеством работы EM-алгоритма, который встроен в библиотеку sklearn (class sklearn.mixture.GaussianMixture)

Если Вы вместо формул, указанных в плане статьи, увидели японские иероглифы, то пожалуйста не пугайтесь — после теоремы Байеса (второго пункта плана статьи), мы будем разбирать такие примеры, которые Вы наверняка будете понимать, как минимум, на интуитивном уровне. Ну что же, погнали!

EM-алгоритм в общих чертах

На курсе, по мотивам, которого написана статья, EM-алгоритм приводится в качестве одного из способов кластеризации. Другими словами, это метод машинного обучения без учителя, когда нам заранее не известны истинные ответы. В нашей статье, мы также будем рассматривать алгоритм в рамках одного из метода кластеризации случайной величины, имеющей нормальное распределение. Однако следует отметить, что алгоритм имеет более широкое применение. EM-алгоритм (англ. expectation-maximization) — это общий метод нахождения оценок функции правдоподобия в моделях со скрытыми переменными, который из смеси распределений позволяет строить (приближать) сложные вероятностные распределения.

EM-алгоритм в задачах кластеризации используется как итеративный алгоритм, который на каждой итерации осуществляет два шага:

E-шаг. На первом E-шаге мы каким-либо образом, например, случайным, выбираем скрытые переменные, в нашем случае это будут математическое ожидание — $\mu$ и стандартное отклонение — $\sigma$ . Используя выбранные переменные, рассчитываем вероятность отнесения каждого объекта к тому или иному кластеру. При последующих E-шагах используются скрытые переменные, определенные на M-шагах.

M-шаг. На M-шаге мы, в соответствии с полученными на E-шаге значениями вероятностей отнесения каждого объекта к тому или иному кластеру, пересчитываем скрытые переменные $\mu$ и $\sigma$

Итерации повторяются до тех пор, пока не наступит сходимость. Можно считать, что сходимость наступила тогда, когда значения скрытых переменных изменяются не значительно, например, в пределах заданной константы. В последнем примере, который рассматривается в статье мы не будем задавать константы и соответственно не будем определять изменения значений скрытых переменных на каждой итерации. Поступим проще — ограничим наш алгоритм фиксированным количеством шагов.

M-шаг достаточно прост для понимания и в этом мы убедимся на последнем примере. Основное внимание в статье мы уделим E-шагу.

В основе E-шага лежит теорема Байеса, на основании которой мы и определяем вероятность каждого объекта на отнесение к тому или иному кластеру. Давайте вспомним, о чем эта теорема.

Вспомним формулу Байеса

$P_{x_i}(B_j) = \frac{P(B_j) \centerdot P_{B_j}(x_i)}{P(x_i)}$

, где $P_{x_i}(B_j)$ — вероятность того, что при наступившем событии $inline$ имела место гипотеза $inline$

$inline$ — вероятность наступления гипотезы $inline$

$P_{B_j}(x_i)$ — вероятность наступления события $inline$ при условии гипотезы $inline$

$inline$ — вероятность наступления события $inline$ при условии выполнения каждой гипотезы (рассчитывается по формуле полной вероятности события)

При условии, что событие $inline$ уже произошло, вероятность выполнения гипотезы $inline$ переоценивается по вышеуказанной формуле. Можно сказать так, что $inline$ это априорная вероятность выполнения гипотезы (до испытания), а $P_{x_i}(B_j)$ — это апостериорная вероятность той же гипотезы, оцененной после наступления события $inline$ , то есть с учетом того, что событие $inline$ достоверно произошло.

Пример первый на теорему Байеса

Представим, что нам на склад поступили детали, которые были произведены на двух разных станках. Известны следующие характеристики поступивших на склад изделий:

Всего на склад поступило деталей — 10000 шт ( $inline$ ), из них деталей, произведенных на первом станке — 6000 шт. ( $inline$ ), на втором — 4000 шт. ( $inline$ ).

Доля стандартных (т.е. не бракованных) изделий, произведенных на первом станке, составляет 0.9, доля стандартных изделий, произведенных на втором станке составляет 0.8.

Мы случайным образом извлекли из поступивших деталей одну деталь, и она оказалась стандартной.

Нам требуется определить вероятность того, что:

1) деталь произведена на 1-м станке;

2) деталь произведена на 2-м станке.

Решение

1) Событием $inline$ в нашем примере является извлечение стандартного изделия.

2) Теперь, определимся с гипотезами $inline$ . У нас две партии деталей, а значит две гипотезы:

Гипотеза $inline$ : случайно извлеченное изделие произведено на станке №1.

Гипотеза $inline$ : случайно извлеченное изделие произведено на станке №2.

Соответственно, вероятность извлечь изделие, произведенное на первом станке — $inline$ составляет $inline$ .

Вероятность извлечь изделие, произведенное на втором станке — $inline$ составляет $inline$ . Причем нам не важно стандартное изделие или бракованное, важно из какой оно партии.

3) Вероятность извлечь стандартное изделие из изделий, произведенных на станке №1 (то есть, при условии первой гипотезы) соответствует доли стандартных изделий, произведённых на станке №1 и составляет 0.9, $P_{B_1}(x_i) = 0.9$ .

Вероятность извлечь изделие стандартное изделие при условии гипотезы №2 — $P_{B_2}(x_i) = 0.8$

4) Определим вероятность извлечь стандартное изделие из всей совокупности изделий — $inline$ . В соответствии с формулой полной вероятности события $P(x_i) = P(B_1) \centerdot P_{B_1}(x_i) + P(B_2) \centerdot P_{B_2}(x_i) = 0.6 \centerdot 0.9 + 0.4 \centerdot 0.8 = 0.54 + 0.32 = 0.86$ . Здесь мы понимаем, что тогда $inline$ — это вероятность извлечь бракованную деталь из всех поступивших на склад деталей и в сумме получается 1 $inline$ .

5) Теперь у нас есть все данные для того, чтобы решить задачу.

5.1) Определим вероятность того, что случайным образом извлеченная стандартная деталь, произведена на станке $inline$ :

$P_{x_i}(B_1) = \frac{P(B_1) \centerdot P_{B_1}(x_i)}{P(x_i)} = \frac{0.6 \centerdot 0.9}{0.86} \approx 0.63$

5.2) Определим вероятность того, что случайным образом извлеченная стандартная деталь, произведена на станке $inline$ :

$P_{x_i}(B_2) = \frac{P(B_2) \centerdot P_{B_2}(x_i)}{P(x_i)} = \frac{0.4 \centerdot 0.8}{0.86} \approx 0.37$

Таким образом, мы провели переоценку гипотез $inline$ и $inline$ . После переоценки, гипотезы также образуют полную группу событий: $inline$ .

Ну что же, теперь самое время перейти ко второму примеру.

Второй пример на теорему Байеса с использованием параметров нормального распределения случайной величины: математического ожидания $\mu$ и стандартного отклонения $\sigma$

Давайте слегка модифицируем условия предыдущего примера. Будем считать, что нам не известны доли стандартных изделий, производимых на станках №1 и №2, но допустим, вместо этого мы знаем средние размеры диаметров изделий и стандартное отклонение диаметра изделий на каждом станке.

Станок №1 производит детали размером 64 мм в диаметре и стандартным отклонением 4 мм.

Станок №2 производит детали размером 52 мм в диаметре и стандартным отклонением в 2 мм.

Немаловажное условие — вся совокупность изделий описывается нормальным распределением или распределением Гаусса.

В остальном условия те же, запишем их:

$N1 = 6000, \mu_1 = 64, \sigma_1 = 4$

$N2 = 4000, \mu_2 = 52, \sigma_2 = 2$

Будем считать, что в процессе приемки продукции произошел небольшой инцидент, в результате которого все изделия перемешались.

Наша задача перебрать детали и для каждой определить вероятность того, что она была произведена на станке №1 или на станке №2. Также мы будем считать, что деталь произведена на том станке, вероятность которого выше.

Решение

В первую очередь, разберем алгоритм решения. Мы легко можем посчитать вероятность каждой гипотезы, впрочем мы уже знаем их значения из прошлого примера: $inline$ , $inline$ . Но как нам посчитать вероятность изъять стандартное изделие по отдельности для каждой из имеющихся гипотез? Все просто! Мы и не будем считать вероятность, вместо этого мы определим плотность вероятности изъять деталь с ее значением диаметра для каждой гипотезы в отдельности.

Для этого воспользуемся общеизвестной формулой:

$\rho_{B_j}(x_i) = \frac{1}{\sigma_j \centerdot \sqrt{2 \pi}} \centerdot \exp(- \frac{(x_i-\mu_j)^2}{2 \sigma_j^2})$

, где $inline$ — случайная величина (в нашем случае фактический размер диаметра изделия),

$\mu_j$ — математическое ожидание случайных величин $inline$ -ой гипотезы (в нашем случае — средний размер диаметра изделия, произведенного на $inline$ -м станке),

$\sigma_j$ — стандартное отклонение случайных величин $inline$ -ой гипотезы (в нашем случае — отклонение от среднего размера диаметра изделия, произведенного на $inline$ -м станке).

Таким образом, мы делаем ловкую замену вероятности на плотность вероятности в числителе формулы Байеса, аналогичные замены проведем в знаменателе.

Адаптируем формулы конкретно для нашего случая.

Вероятность того, что деталь с размерами диаметра $inline$ произведена на станке №1 определим по формуле:

$P_{x_i}(B_1) = \frac{w_1 \centerdot \rho_{B_1}(x_i)}{w_1 \centerdot \rho_{B_1}(x_i) + w_2 \centerdot \rho_{B_2}(x_i)}$

Вероятность того, что деталь с размерами диаметра $inline$ произведена на станке №2:

$P_{x_i}(B_2) = \frac{w_2 \centerdot \rho_{B_2}(x_i)}{w_1 \centerdot \rho_{B_1}(x_i) + w_2 \centerdot \rho_{B_2}(x_i)}$

Заметим, что мы заменили обозначение вероятности гипотезы с $inline$ на $inline$ . Это связано с соответствующим обозначением на ранее обозначенном курсе. Далее мы будем использовать именно такое обозначение.

Теперь мы укомплектованы на все 100% и готовы к решению задачи.

Смотрим код

Импорт библиотек

# импортируем библиотеки, модули
import numpy as np
import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.metrics import accuracy_score

Функции, используемые во втором примере

# функция определения плотности вероятности извлечь деталь, произведенную заданном на станке
# то есть мы задаем параметры станка: мат.ожидание, среднее кв. отклонение
def gaus_func_01(mu,sigma,x):
    return math.e**(-(x-mu)**2/(2*sigma**2)) / (sigma*(2*math.pi)**0.5)

# напишем функцию определения вероятностей принадлежности деталей к станку
def proba_x(X, w1, w2, mu_1, mu_2, sigma_1, sigma_2):
    for i in X:
        P1_x = gaus_func_01(mu_1,sigma_1,i)
        P2_x = gaus_func_01(mu_2,sigma_2,i)
        P_x = w1*P1_x + w2*P2_x
        P_x_1 = (w1*P1_x)/P_x
        P_x_2 = (w2*P2_x)/P_x
        proba_temp = []
        proba_temp.append(P_x_1)
        proba_temp.append(P_x_2)
        proba_X.append(proba_temp)
    return proba_X

# напишем функцию отнесения изделия к тому или станку
def pred_x(proba_X, limit_proba):
    pred_X = []
    for x in proba_X:
        if x[0] >= limit_proba:
            pred_X.append(1)
        else:
            pred_X.append(2)
    return np.array(pred_X)

# напишем функцию построения графиков
def graph_01(X, pred_X, mu_1, sigma_1, mu_2, sigma_2):
    true_pred = []
    false_pred_1 = []
    false_pred_2 = []
    for i in range(X.shape[0]):
        if pred_X[i] == y[i]:
            true_pred.append([X[i], -0.025])
        else:
            if y[i] == 1:
                false_pred_1.append([X[i], -0.0075])
            else:
                false_pred_2.append([X[i], -0.015])

    false_pred_1 = np.array(false_pred_1)            
    false_pred_2 = np.array(false_pred_2)
    true_pred = np.array(true_pred)

    x_theory = np.linspace(42, 85, 20000)
    y_theory_1 = []
    for x in x_theory:
        y_theory_1.append(gaus_func_01(mu_1,sigma_1,x))
    y_theory_2 = []
    for x in x_theory:
        y_theory_2.append(gaus_func_01(mu_2,sigma_2,x))

    plt.figure(figsize=(18, 8))    
    plt.plot(
        x_theory, y_theory_1, color = 'green', lw = 2, label = 'Theoretical probability density for machine 1')
    plt.plot(
        x_theory, y_theory_2, color = 'firebrick', lw = 2, label = 'Theoretical probability density for machine 2')
    plt.hist(
        X[:N1], bins = 'auto', color='#539caf', normed = True, alpha = 0.35, label = 'machine tool products 1')
    plt.hist(
        X[N1:N], bins = 'auto', color='sandybrown', normed = True, alpha = 0.75, label = 'machine tool products 2')
    plt.plot(mu_1, 0, 'o', markersize = 11, color = 'blue', label = 'Mu 1')
    plt.plot(mu_2, 0, 'o', markersize = 11, color = 'red', label = 'Mu 2')

    plt.plot([mu_1 - sigma_1, mu_1 - sigma_1], [0,0.85*np.max(y_theory_1)],
             ':', lw = 3, color = 'blue', alpha = 0.55, label = 'Mu1 - sigma1')
    plt.plot([mu_1 + sigma_1, mu_1 + sigma_1], [0,0.85*np.max(y_theory_1)],
             ':', lw = 3, color = 'blue', alpha = 0.55, label = 'Mu1 + sigma1')
    plt.plot([mu_2 - sigma_2, mu_2 - sigma_2], [0,0.85*np.max(y_theory_2)],
             ':', lw = 3, color = 'red', alpha = 0.55, label = 'Mu2 - sigma2')
    plt.plot([mu_2 + sigma_2, mu_2 + sigma_2], [0,0.85*np.max(y_theory_2)],
             ':', lw = 3, color = 'red', alpha = 0.55, label = 'Mu2 + sigma2')

    plt.plot([mu_1 - 2 * sigma_1, mu_1 - 2 * sigma_1], [0, 0.9*0.5 * np.max(y_theory_1)],
             ':', lw = 2.5, color = 'blue', alpha = 0.35, label = 'Mu1 - 2*sigma1')
    plt.plot([mu_1 + 2 * sigma_1, mu_1 + 2 * sigma_1], [0, 0.9*0.5 * np.max(y_theory_1)],
             ':', lw = 2.5, color = 'blue', alpha = 0.35, label = 'Mu1 + 2*sigma1')
    plt.plot([mu_2 - 2 * sigma_2, mu_2 - 2 * sigma_2], [0, 0.9*0.5 * np.max(y_theory_2)],
             ':', lw = 2.5, color = 'red', alpha = 0.35, label = 'Mu2 - 2*sigma2')
    plt.plot([mu_2 + 2 * sigma_2, mu_2 + 2 * sigma_2], [0, 0.9*0.5 * np.max(y_theory_2)],
             ':', lw = 2.5, color = 'red', alpha = 0.35, label = 'Mu2 + 2*sigma2')

    plt.plot(false_pred_1[:,0], false_pred_1[:,1], 'o', markersize = 2.5, color = 'blue', alpha = 0.2, label = 'errors1')
    plt.plot(false_pred_2[:,0], false_pred_2[:,1], 'o', markersize = 2.5, color = 'red', alpha = 0.3, label = 'errors2')
    plt.plot(true_pred[:,0], true_pred[:,1], 'o', markersize = 3, color = 'green', alpha = 0.2, label = 'right answers')

    plt.xlabel('Caliber')
    plt.ylabel('Probability density')
    plt.legend()
    plt.show()

Укажем параметры

# сформируем начальные условия примера
# количество изделий произведенных на станке №1
N1 = 6000
# количество изделий произведенных на станке №2
N2 = 4000
# количество изделий произведенных на обоих станках
N = N1+N2

# диаметр изделия станка №1
mu_1 = 64.
# стандартное отклонение в размере диаметра изделий станка №1
sigma_1 = 3.5

# диаметр изделия станка №2
mu_2 = 52
# стандартное отклонение в размере диаметра изделий станка №2
sigma_2 = 2.

Проведем расчет

X = np.zeros((N))
np.random.seed(seed=42)
# инициализируем данные по деталям, производства станка №1
X[:N1] = np.random.normal(loc=mu_1, scale=sigma_1, size=N1)
# инициализируем детали, производства станка №2
X[N1:N] = np.random.normal(loc=mu_2, scale=sigma_2, size=N2)

# инициализируем вектор ответов
y = np.zeros((N))
y[:N1] = np.array((1))
y[N1:N] = np.array((2))

# определим априорную вероятность извлечь изделие, произведенное на станке №1
w1 = float(N1)/N
# определим априорную вероятность извлечь изделие, произведенное на станке №2
w2 = float(N2)/N

# для каждой детали определим вероятность принадлежности к тому или иному станку
proba_X = []
proba_X = proba_x(X, w1, w2, mu_1, mu_2, sigma_1, sigma_2)

# установим порог вероятности, при достижении которого, изделие будет относиться к тому или иному станку
limit_proba = 0.5

# определим принадлежность детали к станку
pred_X = []
pred_X = pred_x(proba_X, limit_proba)

# определим качество нашего алгоритма
print 'Доля верно определенных изделий:', round(accuracy_score(y, pred_X),3)
print

print 'График №1'
graph_01(X, pred_X, mu_1, sigma_1, mu_2, sigma_2)

График №1

Что мы только что сделали? Мы сгенерировали псевдослучайным образом 10000 значений, описываемых нормальным распределением, из них 6000 значений с математическим ожиданием в 64 мм и стандартным отклонением 4 мм, 4000 значений с математическим ожиданием равным 52 мм и стандартным отклонением в 2 мм. Далее, в соответствии с вышеуказанным алгоритмом, для каждой детали определили вероятность ее производства на станке №1 или №2. После этого выбрали гипотезу о производстве изделия на том или ином станке в зависимости от того, какая гипотеза имеет большую вероятность. И наконец сравнили результаты нашего алгоритма с истинными ответами.

На выходе мы получили долю правильных ответов — 0.986. В целом это очень неплохо, учитывая, что обучение мы проводили без использования истинных ответов.

Посмотрим на график. На что рекомендуется обратить внимание? Посмотрите, где расположены не верно определенные алгоритмом изделия.

Во-первых, мы видим ошибки алгоритма только в той области, где изделия, произведенные на разных станках, имеют один и тот же диаметр. Это выглядит вполне логичным.

Во-вторых, мы видим, что алгоритм ошибается только в тех объектах, которые больше всего удалены от истинного среднего значения объектов и при этом находятся достаточно близко к ложному центру.

Но самое интересное в том, что проблемы начинаются в основном, после пересечения значений приблизительно равных $\mu +- 2\sigma$ , конкретно в нашем случае на пересечении $\mu_1 - 2\sigma_1$ и $\mu_2 + 2\sigma_2$

Желающие могут «покрутить» параметры и посмотреть как меняется качество алгоритма. Это будет полезно для лучшего усвоения материала.

Ну а мы двигаемся дальше к следующему примеру

Третий пример. Двумерный случай

В этот раз мы рассмотрим случай, когда у нас есть данные не только о диаметре изделий, но и о, например, весе каждого изделия. Пускай станок №1 производит детали весом в 12 г. и стандартным отклонением в 1 г., станок №2 производит изделия весом в 10 г. и стандартным отклонением 0.8 мм

В остальном будем использовать данные из предыдущего примера, запишем их.

$N1 = 6000, \mu_{1 1} = 64, \sigma_{1 1} = 4, \mu_{1 2} = 14, \sigma_{1 2} = 1$

$N2 = 4000, \mu_{2 1} = 52, \sigma_{2 1} = 2, \mu_{2 2} = 10, \sigma_{2 2} = 0.9$

Ситуация та же — все детали перемешались в одну большую кучу и нам нужно их перебрать и определить для каждой детали вероятность ее производства на станке №1 и станке №2.

Решение

В целом подход решения относительно предыдущего примера не меняется за исключением формулы определения плотности вероятности случайной величины. Для многомерного случая используется следующая формула:

$p_{B_j}(x_i) = \frac{1}{(2\pi)^{k/2} \centerdot \mid \Sigma_j\mid ^{1/2}} \centerdot \exp(- \frac{1}{2} \centerdot (x_i-\mu_j)^T \Sigma_j^{-1} (x_i-\mu_j))$

, где $\Sigma_j$ — это матрица ковариаций cлучайных величин $inline$ -й гипотезы (в нашем случае, матрица ковариаций параметров изделий, произведенных на $inline$ -м станке)

$\mid \Sigma_j\mid$ — это определитель матрицы ковариации случайных величин $inline$ -й гипотезы

$\mu_j$ — математическое ожидание случайных величин $inline$ -ой гипотезы (в нашем случае, среднее значение изделий, произведенных на $inline$ -м станке)

$inline$ — случайная величина (в нашем случае параметры $inline$ -го изделия)

В этот раз, для понимания кода, уважаемому читателю понадобятся знания об операциях с матрицами

Функции, используемые в третьем примере

# функция определения плотности вероятности извлечь деталь, произведенную заданном на станке
# то есть мы задаем параметры станка: мат.ожидание, среднее кв. отклонение
def gaus_func_02(k, m, x, mu, sigma):
    pj_xi = []
    for j in range(k):
        det_sigma_j = np.linalg.det(sigma[j])
        factor_1 = 1 / (((2 * math.pi)**(k/2)) * ((det_sigma_j)**0.5))
        factor_2 = []
        for i in x:
# обратим внимание на то, что запись в коде отличается от записи показателя экспоненты в обшепринятой функции
# в общепринятом виде первым множетелем идет транспонированная матрица центрированных значений
# у нас наоборот. Это связано с тем, что мы изначально использовали иной формат
# спишем это на технические обстоятельства
            factor_2.append(math.e**float(
            -0.5 * np.matrix(i - mu[j]) * np.matrix(np.linalg.inv(sigma[j])) * np.matrix(i - mu[j]).T))
        pj_xi.append(factor_1 * np.array(factor_2))
    return np.array(pj_xi)

# напишем функцию определения вероятности того, что извлеченный объект относится к кластеру №1 и №2
def proba_func_02(pjxi, w, k):
    # для начала определим вероятность извлечь объект из всей совокупности данных
    P_X = []
    for j in range(k):
        P_X.append(w[j] * pjxi[j])
    P_X = np.sum(np.array(P_X), axis = 0)
    # теперь определим вероятность того, что извлеченный объект относится к кластеру №1 и №2
    P_J_X = []
    for j in range(k):
        P_J_X.append(w[j] * pjxi[j] / P_X)
    return np.array(P_J_X)

# напишем функцию отнесения изделия к тому или станку
def pred_x_02(proba_X, limit_proba):
    pred_X = []
    for x in proba_X[0]:
        if x >= limit_proba:
            pred_X.append(1)
        else:
            pred_X.append(2)
    return np.array(pred_X)

# напишем функцию построения графика с распределением изделий по станкам в соответствии с алгоритмом
def graph_02_algorithm(pred_X, mu):
    # преобразуем массив данных
    pred_X = np.array(pred_X)

    # запишем параметры изделий, в раздельные массивы в соответствии с определением станка алгоритмом
    answers_1 = []
    answers_2 = []

    for i in range(pred_X.shape[0]):
        if pred_X[i] == 1:
            answers_1.append(X[i])
        else:
            answers_2.append(X[i])
    
    print 'График "Распределение изделий в соответствии с алгоритмом"'
    plt.figure(figsize=(16, 6))  
    plt.plot(
        np.array(answers_1)[:,0], np.array(answers_1)[:,1], 'o', alpha = 0.7, color='sandybrown', label = 'Produced on machine #1')
    plt.plot(
        np.array(answers_2)[:,0], np.array(answers_2)[:,1], 'o', alpha = 0.45, color = 'darkblue', label = 'Produced on machine #2')
    plt.plot(mu[0][0], mu[0][1], 'o', markersize = 16, color = 'red', label = 'Mu 1')
    plt.plot(mu[1][0], mu[1][1], 'o',  markersize = 16, color = 'slateblue', label = 'Mu 2')
    plt.xlabel('Diameter')
    plt.ylabel('Weight')
    plt.legend()
    plt.show()
    
# напишем функцию построения графика с истинным распределением изделий по станкам
def graph_02_true(X, mu):
    print 'График "Истинное распределение изделий"'
    plt.figure(figsize=(16, 6))  
    plt.plot(
        X[0:N1,0], X[0:N1,1], 'o', alpha = 0.7, color='sandybrown', label = 'Produced on machine #1')
    plt.plot(
        X[N1:N,0], X[N1:N,1], 'o', alpha = 0.45, color = 'darkblue', label = 'Produced on machine #2')
    plt.plot(mu[0][0], mu[0][1], 'o', markersize = 16, color = 'red', label = 'Mu 1')
    plt.plot(mu[1][0], mu[1][1], 'o',  markersize = 16, color = 'slateblue', label = 'Mu 2')
    plt.xlabel('Diameter')
    plt.ylabel('Weight')
    plt.legend()
    plt.show()

Укажем параметры

# количество станков
k = 2

# количество деталей изготовленных на станке №1
N1 = 6000
# количество деталей изготовленных на станке №2
N2 = 4000
N = N1+N2

# количество признаков (диаметр и вес)
m = 2

# диаметр изделия станка №1
mu_1_1 = 64.
# вес изделия станка №1
mu_1_2 = 14.
# стандартные отклонения
sigma_1_1 = 3.5
sigma_1_2 = 1.

# диаметр изделия станка №2
mu_2_1 = 52.
# вес изделия станка №2
mu_2_2 = 9.5
# стандартные отклонения
sigma_2_1 = 2.
sigma_2_2 = 0.7

Проведем расчет

X = np.zeros((N, m))
np.random.seed(seed=42)
# инициализируем данные по деталям, производства станка №1
X[:N1, 0] = np.random.normal(loc=mu_1_1, scale=sigma_1_1, size=N1)
X[:N1, 1] = np.random.normal(loc=mu_1_2, scale=sigma_1_2, size=N1)
# инициализируем детали, производства станка №2
X[N1:N, 0] = np.random.normal(loc=mu_2_1, scale=sigma_2_1, size=N2)
X[N1:N, 1] = np.random.normal(loc=mu_2_2, scale=sigma_2_2, size=N2)

# зафиксируем правильные ответы (для оценки качества алгоритма, в обучении не используется)
y = np.zeros((N))
y[:N1] = np.array((1))
y[N1:N] = np.array((2))

# запишем средние значения диаметра и веса изделий в матричном формате (для удобства расчетов)
mu  = np.array(([mu_1_1, mu_1_2], [mu_2_1, mu_2_2]))

# запишем стандартные отклонения в формате матрицы ковариации (для удобства расчетов)
sigma = np.array(([sigma_1_1, 0.],[0., sigma_1_2], [sigma_2_1, 0.],[0., sigma_2_2]))
sigma = sigma.reshape(k, m, m)

# инициализируем априорную вероятность извлечь изделие, произведенное на станке №1 и №2
w = np.array([float(1./k), float(1./k)])

# запустим наши функции
pj_xi = gaus_func_02(k, m, X, mu, sigma)
proba_X = proba_func_02(pj_xi, w, m)

# установим порог вероятности, при достижении которого, изделие будет относиться к тому или иному станку
limit_proba = 0.5

pred_X = pred_x_02(proba_X, limit_proba)
        
# определим качество нашего алгоритма
print 'Доля верно определенных изделий:', round(accuracy_score(y, pred_X),3)
print

graph_02_algorithm(pred_X, mu)

graph_02_true(X, mu)

График №2.1 «Распределение изделий в соответствии с алгоритмом»

График №2.2 «Истинное распределение изделий»

По аналогии с предыдущим примером мы сгенерировали 10000 значений в соответствии с указанными выше параметрами $\mu$ и $\sigma$ , написали несколько функций для работы нашего алгоритма и запустили его. Принципиальное отличие этого кода от кода из предыдущего примера состоит в том, что мы использовали на этот раз матричные выражения для проведения вычислений.

В результате наш алгоритм показывает долю правильных ответов равную 0.998, что собственно весьма неплохо.

Проблемы как мы видим, все там же — ошибки в деталях, которые были произведены на разных станках и при этом имеют схожие размеры и вес.

Код написан таким образом, чтобы читатель смог подставить любые значения параметров $\mu$ и $\sigma$ и посмотреть, как будет работать алгоритм: в каких случаях качество будет ухудшаться, в каких улучшаться. Главное при этом не забывать изучать график. Ну а мы двигаемся к нашему конечному пункту разбора EM-алгоритма, собственно самому EM-алгоритму.

Встречаем EM-алгоритм

Продолжим наш пример с поступившими на склад деталями. Но на этот раз мы будем знать только то, что изделия были произведены на двух различных станках, их 10000, каждая деталь имеет диаметр и размер и более ничего нам не известно. Но задание не изменилось — нам также, как и раньше, из всей большой кучи, случайно перемешанных изделий, нужно будет определить к какому станку относится та или иная деталь.

На первый взгляд звучит почти не реально, но на самом деле у нас в руках мощный инструментарий: формула Байеса и формула плотности вероятности случайной величины. Давайте всем этим добром и воспользуемся.

Решение

Как мы поступим? Как и положено в EM-алгоритме мы для начала инициализируем параметры:

Вероятность гипотезы извлечь деталь, произведенную на станке №1 — $inline$ мы определим равной вероятности гипотезы извлечь деталь, произведенной на станке №2 — $inline$ . Гипотез всего две, а значит каждая из них на первом шаге будет равна 0.5.

Математическое ожидание случайных величин $\mu$ определим следующим образом. Перемешаем все изделия с помощью функции random, поделим совокупность поровну на две части, для каждой части по каждому параметру (диаметр, вес) определим среднее значение.

Стандартное отклонение $\sigma$ возьмем, что называется с потолка — установим его равным единице по всем параметрам. Запишем в формате матрицы ковариации.

Мы готовы сделать первый E-шаг алгоритма. Используя инициализированные параметры случайных величин, определяем вероятность каждой детали быть отнесенной к станку №1 или станку №2.

Собственно, таким образом, мы сделали первый E-шаг.

Теперь дело за M-шагом. Здесь все просто. После того, как мы определили вероятность каждой детали быть произведенной на том или ином станке, мы можем заново пересчитать вероятность каждой гипотезы — $inline$ , $inline$ , а также $\mu$ и $\sigma$ .

Таких итераций, по два шага каждая, мы сделаем 15.

Смотрим код.

Функции, используемые в работе EM-алгоритма

# запишем функцию E-шага
def e_step(x, k, m, n, w, mu, sigma):
    # инициализируем массив плотностей вероятностей извлечения i-ой детали из произведенных на j-м станке 
    pj_xi = []
    for j in range(k):
        det_sigma_j = np.linalg.det(sigma[j])
        factor_1 = 1 / (((2 * math.pi)**(k/2)) * ((det_sigma_j)**0.5))
        factor_2 = []
        for i in x:
            factor_2.append(math.e**float(
                -0.5 * np.matrix(i - mu[j]) * np.matrix(np.linalg.inv(sigma[j])) * np.matrix(i - mu[j]).T))
        pj_xi.append(factor_1 * np.array(factor_2))
    pj_xi = np.array(pj_xi)
    
    # инициализируем массив плотностей вероятностей того, что i-я деталь произведена на j-м станке
    pj_xi_w = []
    for j in range(k):
        pj_xi_w.append(pj_xi[j] * w[j])
    pj_xi_w = np.array(pj_xi_w)
    
    # рассчитаем плотность вероятности извлечения i-й детали среди всех деталей  
    sum_pj_xi_w = np.sum(pj_xi_w, axis = 0)
    
    # инициализируем массив вероятностей отнесения каждой детали к каждому станку
    proba_xi = []
    for j in range(k):
        proba_xi.append(pj_xi_w[j] / sum_pj_xi_w)
    
    return np.array(proba_xi)

# запишем функцию, в соответствии с которой, на основании данных о вероятности отнесения изделия к тому или иному станку,
# будет определятся на каком станке изделие производилось
def x_new(proba_xi):
    X1_new_ind = []
    X2_new_ind = []
    X_answers = []

    count = 0
    for x in proba_xi[0]:
        if x >= 0.5:
            X1_new_ind.append(count)
            X_answers.append(1)
        else:
            X2_new_ind.append(count)
            X_answers.append(2)
        count += 1
    # на выходе получаем вектор индексов изделий, произведенных на станке №1, №2 и вектор ответов
    return X1_new_ind, X2_new_ind, X_answers


# запишем функцию M-шага
def m_step(x, proba_xi,N):
    w_new = np.sum(proba_xi, axis = 1) / N
    
    # рассчитаем математическое ожидание
    mu_new = (np.array((np.matrix(proba_xi) * np.matrix(X))).T / np.sum(proba_xi, axis = 1)).T
    
    # рассчитаем дисперсии
    cov_new = []
    for mu in range(mu_new.shape[0]):
        X_cd = []
        X_cd_proba = []
        count = 0
        for x_i in x:
            cd = np.array(x_i - mu_new[mu])
            X_cd.append(cd)
            X_cd_proba.append(cd * proba_xi[mu][count])
            count += 1
        X_cd = np.array(X_cd)
        X_cd = X_cd.reshape(N, m)
        X_cd_proba = np.array(X_cd_proba)
        X_cd_proba = X_cd_proba.reshape(N, m)

        cov_new.append(np.matrix(X_cd.T) * np.matrix(X_cd_proba))
    cov_new = np.array((np.array(cov_new) / (np.sum(proba_xi, axis = 1)-1)))
    # при расчете матрицы ковариации в некоторых случаях могут быть элементы с отрицательными значениями, переведем их в нули
    # на основной рассчет такой перевод не повлияет, но упростит извлечение корня из значений матрицы ковариации
    if cov_new[0][0][1] < 0:
        cov_new[0][0][1] = 0
    if cov_new[0][1][0] < 0:
        cov_new[0][1][0] = 0
    
    if cov_new[1][0][1] < 0:
        cov_new[1][0][1] = 0
    if cov_new[1][1][0] < 0:
        cov_new[1][1][0] = 0
    
    # рассчитаем стандартное отклонение
    sigma_new = cov_new**0.5
    return w_new, mu_new, sigma_new

Укажем параметры

# сформируем исходные условия
# количество изделий произведенных на станке №1 (кластер 1)
N1 = 6000
# количество изделий произведенных на станке №2 (кластер 2)
N2 = 4000
# суммарное количество изделий произведенных на обоих станках
N = N1 + N2

# количество станков
k = 2

# диаметр изделий станка №1
mu_samples_1_1 = 64.
# вес изделий станка №1
mu_samples_1_2 = 14.

# диаметр изделий станка №2
mu_samples_2_1 = 52.
# вес изделий станка №2
mu_samples_2_2 = 9.5

# стандартное отклонение диаметров изделий станка №1
sigma_samples_1_1 = 3.5
# стандартное отклонение веса изделий станка №1
sigma_samples_1_2 = 1.

# стандартное отклонение диаметров изделий станка №2
sigma_samples_2_1 = 2.
# стандартное отклонение веса изделий станка №2
sigma_samples_2_2 = 0.7

Проведем расчет

X = np.zeros((N, 2))

np.random.seed(seed=42)
# инициализируем данные по деталям, произведенных на станке №1
X[:N1, 0] = np.random.normal(loc=mu_samples_1_1, scale=sigma_samples_1_1, size=N1)
X[:N1, 1] = np.random.normal(loc=mu_samples_1_2, scale=sigma_samples_1_2, size=N1)
# инициализируем данные по деталям, произведенных на станке №2
X[N1:N, 0] = np.random.normal(loc=mu_samples_2_1, scale=sigma_samples_2_1, size=N2)
X[N1:N, 1] = np.random.normal(loc=mu_samples_2_2, scale=sigma_samples_2_2, size=N2)

# зафиксируем количество признаков
m = X.shape[1]

# зафиксируем количество объектов
n = X.shape[0]

# зафиксируем правильные ответы для оценки качества алгоритма (в обучении не используется)
y = np.zeros((N))
y[:N1] = np.array((1))
y[N1:N] = np.array((2))

# инициализируем априорную вероятность извлечь изделие, произведенное на станке №1 и №2
w = np.array([float(1./k), float(1./k)])

np.random.seed(seed = None)
# инициализируем средние значения диаметра и веса изделий (запишем в формате матрицы)
mu  = np.array(
    (np.mean(X[np.random.choice(n, n/k)], axis = 0), np.mean(X[np.random.choice(n, n/k)], axis = 0)))
# mu = np.array(([mu_samples_1_1, mu_samples_1_2],[mu_samples_2_1, mu_samples_2_2]))

# инициализируем стандартные отклонения в диаметре и весе изделий (запишем в формате матрицы ковариации)
sigma = np.array(([1., 0.],[0., 1.], [1., 0.],[0., 1.]))
# sigma = np.array(([sigma_samples_1_1, 0.],[0., sigma_samples_1_2], [sigma_samples_2_1, 0.],[0., sigma_samples_2_2]))
sigma = sigma.reshape(k, m, m)

# выберем количество итераций EM-алгоритма
steps = 15
# запустим цикл EM-алгоритма
for i in range(steps):
    proba_xi = e_step(X, k, m, n, w, mu, sigma)
    w, mu, sigma = m_step(X, proba_xi,N)
    X1_new_ind, X2_new_ind, X_answers = x_new(proba_xi)
    print 'Итерация №', i+1
    print
    print 'Матрица значений математических ожиданий'
    print mu
    print
    print 'Матрица значений стандартных отклонений'
    print sigma
    print
    print 'Доля правильно распознанных изделий'
    print round(accuracy_score(y, X_answers),3)
    
    plt.figure(figsize=(16, 6))  
    plt.plot(
        X[X1_new_ind,0], X[X1_new_ind,1], 'o', alpha = 0.7, color='sandybrown', label = 'Produced on machine #1')
    plt.plot(
        X[X2_new_ind,0], X[X2_new_ind,1], 'o', alpha = 0.45, color = 'darkblue', label = 'Produced on machine #2')
    plt.plot(mu[0][0], mu[0][1], 'o', markersize = 16, color = 'red', label = 'Mu 1')
    plt.plot(mu[1][0], mu[1][1], 'o',  markersize = 16, color = 'purple', label = 'Mu 2')
    plt.xlabel('Diameter')
    plt.ylabel('Weight')
    plt.legend()
    plt.show()

График 3.1 «Распределение деталей на каждой итерации работы EM-алгоритма»

Все итерации

Что в итоге получилось? А получилось следующее, не имея никакой предварительной информации о вероятности гипотез извлечения деталей, произведенных на станке №1 — $inline$ или станке №2 $inline$ , математическом ожидании и стандартном отклонении случайных величин — $\mu$ и $\sigma$ , мы достигли качество сопоставимое с предыдущим примером, в котором все вышеобозначенные параметры были известны.

Сравним параметры, которые мы задали при генерации совокупности изделий, так называемые истинные параметры и параметры, которые нам определил EM-алгоритм:

Истинные параметры

$\mu_{11} = 64, \mu_{12} = 14, \sigma_{11} = 3.5, \sigma_{12} = 1.$

$\mu_{21} = 52, \mu_{12} = 9.5, \sigma_{21} = 2.0, \sigma_{22} = 0.7$

Определенные параметры

$\mu_{11} \approx 64.03, \mu_{12} \approx 13.99, \sigma_{11} \approx 3.44, \sigma_{12} \approx 1.23$

$\mu_{21} \approx 52.06, \mu_{12} \approx 9.54, \sigma_{21} \approx 1.65, \sigma_{22} \approx 0.77$

На этом статья подходит к концу. Напоследок добавлю, что для целей анализа данных не имеет смысл изобретать велосипед и писать самостоятельно EM-алгоритм, можно просто воспользоваться предусмотренной функцией библиотеки sklearn.

Давайте посмотрим как отработает GaussianMixture библиотеки sklearn наш пример.

Импорт модуля

from sklearn.mixture import GaussianMixture as GMM

Укажем параметры

# сформируем исходные условия
# количество изделий произведенных на станке №1 (кластер 1)
N1 = 6000
# количество изделий произведенных на станке №2 (кластер 2)
N2 = 4000
# суммарное количество изделий произведенных на обоих станках
N = N1 + N2

# диаметр изделий станка №1
mu_samples_1_1 = 64.
# вес изделий станка №1
mu_samples_1_2 = 14.

# диаметр изделий станка №2
mu_samples_2_1 = 52.
# вес изделий станка №2
mu_samples_2_2 = 9.5

# стандартное отклонение диаметров изделий станка №1
sigma_samples_1_1 = 3.5
# стандартное отклонение веса изделий станка №1
sigma_samples_1_2 = 1.

# стандартное отклонение диаметров изделий станка №2
sigma_samples_2_1 = 2.
# стандартное отклонение веса изделий станка №2
sigma_samples_2_2 = 0.7


# количество станков
k = 2

X = np.zeros((N, 2))

np.random.seed(seed=42)
# инициализируем данные по деталям, произведенных на станке №1
X[:N1, 0] = np.random.normal(loc=mu_samples_1_1, scale=sigma_samples_1_1, size=N1)
X[:N1, 1] = np.random.normal(loc=mu_samples_1_2, scale=sigma_samples_1_2, size=N1)
# инициализируем данные по деталям, произведенных на станке №2
X[N1:N, 0] = np.random.normal(loc=mu_samples_2_1, scale=sigma_samples_2_1, size=N2)
X[N1:N, 1] = np.random.normal(loc=mu_samples_2_2, scale=sigma_samples_2_2, size=N2)

# зафиксируем правильные ответы для оценки качества алгоритма (в обучении не используется)
y = np.zeros((N))
y[:N1] = np.array((1))
y[N1:N] = np.array((2))

Запустим EM-алгоритм

np.random.seed(1)
model = GMM(n_components=k, covariance_type='full')
model.fit(X)


temp_predict_X = model.predict(X)
X_answers = []
for i in range(X.shape[0]):
    if temp_predict_X[i] == 0:
        X_answers.append(1)
    else:
        X_answers.append(2)
        

print 'Доля правильно распознанных изделий'
print round(accuracy_score(y, X_answers),3)

Отработал на ура! Без ошибок! Что и следовало ожидать, GaussianMixture библиотеки sklearn работает быстрее и качественнее нашего алгоритма. Однако цель статьи, как мы помним заключалась в том, чтобы понять устройство работы EM-алгоритмы. Надеюсь, что цель была достигнута :)

Источники информации

Литература

1) Прикладная статистика: Классификации и снижение размерности, С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин, Москва, Финансы и статистика, 1989

Интернет ресурсы

1) Статья 'A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models', International Computer Science Institute, Jeff A. Bilmes, 1998

2) Презентация 'Mixture Models & EM-algorithm', NY University, David Sontag

3) Курс 'Поиск структуры данных'

4) Формула полной вероятности и формулы Байеса

5) Функция 'sklearn.mixture.GaussianMixture'

6) Нормальное распределение, Википедия

7) Многомерное нормальное распределение, Википедия

8) github.com/diefimov/MTH594_MachineLearning/blob/master/ipython/Lecture10.ipynb

9) Статья про EM-алгоритм

10) Еще одна статья про EM-алгоритм

11) Github github.com/AlexanderPetrenko83/Articles

Теги:

Хабы:

Разбираем EM-algorithm на маленькие кирпичики

EM-алгоритм в общих чертах

Вспомним формулу Байеса

Пример первый на теорему Байеса

Третий пример. Двумерный случай

Встречаем EM-алгоритм

Источники информации

Публикации

Истории

Работа

Ближайшие события

Разбираем EM-algorithm на маленькие кирпичики

EM-алгоритм в общих чертах

Вспомним формулу Байеса

Пример первый на теорему Байеса

Второй пример на теорему Байеса с использованием параметров нормального распределения случайной величины: математического ожидания и стандартного отклонения

Третий пример. Двумерный случай

Встречаем EM-алгоритм

Источники информации