Filled in the help files with short descriptions for each algorithm. Fixed an #includ...
[mldemos:baraks-mldemos.git] / help / gmm.html
1 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
2 <html><head>
3 <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
4 </head><body>
5 <h2>Gaussian Mixture Models</h2>
6
7 <br>
8 <br>
9 GMM model a distribution using a number of gaussian distributions
10 dispersed across the space. The algorithm presented here uses
11 Expectation Maximization (EM) to fit the GMM on the data maximizing the
12 lower bound on likelihood.<br>
13
14 More information on <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation-maximization_algorithm">Wikipedia</a>.<br>
15
16 <br>
17
18 Parameters:<br>
19
20 <ul>
21 <li># of components: number of gaussians that are used to model the distribution</li><li>Covariance Matrix: shape of the covariance matrix used for fitting the distribution:</li>
22   <ul>
23     <li>Full: all elements are used<br>
24     </li>
25     <li>Diagonal: only diagonal elements are used<br>
26     </li>
27     <li>Spherical: identical values are used on the diagonal<br>
28     </li>
29   </ul>
30 <li>Initialization: how the means of the gaussians are initialized</li>
31   <ul>
32     <li>Random: randomly select a position in space</li>
33     <li>Uniform: set the means at uniform intervals</li>
34     <li>KMeans: use K-Means centroids as initial means<br>
35     </li>
36   </ul>
37 </ul>
38
39 <br>
40
41 <br>
42
43 </body></html>