Work

The EM and the SEM algorithms for mixtures : statistical and numerical aspects

Year: 1987

Type: article

Abstract: Nous etudions les proprietes statistiques et numeriques de deux algorithmes performants du maximum de vraisemblance pour le probleme des melanges: l'algorithme EM et sa version avec apprentissage probabiliste, l'algorithme SEM. On montre qu'en general l'algorithme SEM est preferable. En particulier, on montre qu'il fournit une estimation grossiere des ecarts-types des estimateurs des parametres beaucoup plus rapidement que les estimateurs bootstrap de ces ecarts-types par l'algorithme EM

Source: OpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique)

Authors: Gilles Celeux, Jean Diebolt

Institution: Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique

Language: French

Topic: Bayesian Methods and Mixture Models

Subfield: Artificial Intelligence

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: green

OpenAlex ID: W2508109594

FWCI: 0.315

Cites:

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