AI〜データコンサル会社アイアナのブログ。統計学、Rを使ったデータ分析、Pythonを使ったAIなどこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。関数クラスタリングを行うMFclust関数の内部構造を調査しました(MDFAパッケージ)。Researchに掲載された手法です。http://genemerge.cbcb.umd.edu/online/SSC.pdfある遺伝子の経時変化を関数クラスタリングで分類して、クラスタ毎に曲線を当てはめるというもの。ANOVA)の一種このとき個体(個人)を変量効果に入れる次の図のようなイメージパラメータ推定をEMアルゴリズムで行う最初のk-means法のクラスタ数をいくつか試し、それぞれのクラスタ数でのBICを計算するBICが最小のクラスタ数が最適なクラスタになる最適なクラスタ数での、それぞれのクラスタの時系列関数が求まるこのように、今までブログで紹介してきた変量効果モデルやEMアルゴリスムなどがミックスされています。この論文のために今まで紹介してきたような感覚にさえ陥りますorzそれはさておき、、MFclust関数は内部で他の関数を呼び出しています。1つの関数で全てを描くとメンテが大変なので分けているのですが、それらの関数の関係を次に紹介します。┗em.bic┃#BICが最小のクラスター数を選択する┗minこのように、多くの関数で成り立っています。大まかに推定の手順を書き下します。k-meansでクラスタ分類Mステップを行って初期値を求めるssanova関数に変量効果を入れてパラメータを推定Eステップを行って期待値を計算するMステップでは「重み」として利用するMステップで目的関数を最大化する重み付きのssanovaを実行してパラメータを推定EステップとMステップを繰り返す尤度が最大のときの値を最適解として、そのときのBICを求めるkを動かしていくつかBICを求め、最小のときのクラスタ数を選択するEMアルゴリズムと大層な事を言っても、やってるのはssanova関数の当てはめ(Mステップ)と重みの計算(Eステップ)。やって関数の中身を見ると実装のイメージが付きやすいですね。論文中ではこのように説明されてます。自分でこれを書くのはやっぱり大変です。Calendar2012...先日より、リクルート様のITエンジニアのための実務スキル評価...2011-11-12プレPRML勉強会(第一回、第二回)を行いました。読者になる@iisssseeiiiiをフォローデータコンサル会社のiAnalysis合同会社(アイアナ)で代表をしている倉橋一成(くらはしいっせい)です。東京大学で医療統計学の博士号を取得して、2011年に東大病院に務めながらアイアナを設立しました。含む約50社の企業にコンサルティングを行ってきました。統計学やデータサイエンス、AIなどを駆使して経営戦略や事業戦略に活かすためのデータ分析を行っています。クライアントはNTTドコモ。2014年からデータ分析部門(情報戦略室)にコンサルティングを行い、当時数十名だったグループが2019年には200人近くの組織(デジタルマーケティング推進部)となって自走しています。サル以外にはベンチャーやアート活動をしています。こちらのサイトでベンチャーやアート活動などの近況をアップしています。ツイッターはコンサル以外の趣味のつぶやきメイン。移行時約180万PVはてなブログをはじめよう!isseing333さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。