バッチ処理

EM 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。

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。

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。

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

アルゴリズムの以下の初期パラメーターを設定するプロシージャー。

• initialWeights - 初期重みを含む 1 x k 数値テーブル。
• initialMeans - 初期平均値を含む k x p 数値テーブル。
• initialCovariances - p x p 分散共分散行列を含む、k 数値テーブル。

デフォルトでは、アルゴリズムは少し短い EM ステップを使用し、最適なものを選択して初期パラメーターを設定します [Biernacki2003]。

アルゴリズムの最大反復回数。

アルゴリズムを終了するしきい値。

共分散行列を計算するアルゴリズムのポインターです。デフォルトでは、それぞれのインテル® DAAL アルゴリズムが使用され、BatchIface の派生クラスで実装されます。

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、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable 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。

各行に i 番目の混合コンポーネントの平均値の推定を含む 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、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable 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。

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、k 数値テーブルのコレクション。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、(PackedTriangularMatrix および CSRNumericTable 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。