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Datenmuster● Für ein Datenmuster i* haben alle enthaltenen Fälle i dieselbenAusprägungen in den Indikatoren und Kovariaten● w i:= Fallgewicht● n i*:= Auftrittshäufigkeit des Datenmusters i*n i∗ = ∑ w ii ∈ i ∗36
Weitere Annahmen und Voraussetzungen● Kovariatenmuster wie bei Datenmuster i*u i∗● Fallanzahl für Kovariatenmusteru i∗n u i∗● Bedingte multinomiale Wahrscheinlichkeit für Datenmuster i* beiKovariatenmuster̂f (y i∗∣z i∗)● Erwartete Zellhäufigkeiten̂m i∗ = n ui ∗̂f (y i∗∣ z i∗)u i∗37
Seite 1 und 2: Clustering BEM-AlgorithmusAutomatis
Seite 3 und 4: EM-AlgorithmusGrundlegendes
Seite 5 und 6: Erinnerung an den k-Means-Algorithm
Seite 7 und 8: EM-Algorithmus● Schritt 1:Zufäll
Seite 9 und 10: Vorteile des EM-Algorithmus● Gute
Seite 11 und 12: EM-AlgorithmusDetails
Seite 13 und 14: Modellansatz● K latente Klassen
Seite 15 und 16: Grundlegende Stochastikwerte● Ges
Seite 17 und 18: Maximum-Likelihood-Schätzung● Li
Seite 19 und 20: Grundprinzip des EM-Algorithmus●
Seite 21 und 22: Annahme● Wahrscheinlichkeit für
Seite 23 und 24: Schätzung von π(k | g)● Satz vo
Seite 25 und 26: EM-Algorithmus - Schritt 2● Schä
Seite 27 und 28: EM-Algorithmus - Schritt 4● Prüf
Seite 29 und 30: Überwachung der lokalen Unabhängi
Seite 31 und 32: Beispiel● Zweidimensional● Nich
Seite 33 und 34: Grundprinzip● Ausführung des EM-
Seite 35: Indikator-Variablen● Sichtbare Kl
Seite 39 und 40: Anzahl Freiheitsgrade● Anzahl an
Seite 41 und 42: Informationsmaße - Problem● Ähn
Seite 43 und 44: Unähnlichkeitsindex● Englisch: D
Seite 45 und 46: Beziehungen von EM- und k-Means-Mod
Seite 47 und 48: Beispiel● Zweidimensional● Übe
Seite 49 und 50: Anhang
Seite 51 und 52: Literaturverzeichnis● Dempster, A
Seite 53 und 54: Literaturverzeichnis● Sundberg, R
Seite 55: Literaturverzeichnis● PMartin-Lö

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