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EM algo使用pykalman返回不同的答案

pykalman expectation-maximization state-space kalman-filter python

Gabriel_F · 技术社区 · 7 年前

我在使用时遇到了一个问题 pykalman 0.9.5 在里面 Python 3.6.3

请参阅下面的代码,为什么结果来自 kf2 和 kf3 虽然 kf1 和 kf3 是否相同?

过程的差异 kf2 和 kf3 我只是将迭代分为运行2次函数 kf2 .

谢谢大家的关注。

>>>pri_mean[:10]
array([ 2827.2222,  2829.6   ,  2831.    ,  2832.1   ,  2833.1   ,  2835.3   ,  2833.9   ,
        2833.8   ,  2833.6   ,  2833.    ])

>>>kf1 = KalmanFilter()
>>>kf1 = kf1.em(pri_mean, 10, em_vars='all')
>>>print(kf1.transition_matrices, kf1.transition_offsets, kf1.transition_covariance)
[[ 0.99741876]] [ 10.04426882] [[ 2896.92752373]]
>>>kf2 = kf1.em(pri_mean, 10, em_vars='all')
>>>print(kf2.transition_matrices, kf2.transition_offsets, kf2.transition_covariance)
[[ 0.99364606]] [ 20.02260806] [[ 2600.94151188]]

>>>kf3 = KalmanFilter()
>>>kf3 = kf3.em(pri_mean, 20, em_vars='all')
>>>print(kf3.transition_matrices, kf3.transition_offsets, kf3.transition_covariance)
[[ 0.99741876]] [ 10.04426882] [[ 2896.92752373]]

1 回复 | 直到 7 年前

drublackberry 7 年前

我编辑了答案,因为我误解了这个问题。我认为问题是你缺少关键词 n_iter

请参阅此代码:

kf1 = KalmanFilter()
kf1 = kf1.em(pri_mean, n_iter=10, em_vars='all')
print(kf1.transition_matrices, kf1.transition_offsets, kf1.transition_covariance)
kf1 = kf1.em(pri_mean, n_iter=10, em_vars='all')
print(kf1.transition_matrices, kf1.transition_offsets, kf1.transition_covariance)
kf1 = KalmanFilter()
kf1 = kf1.em(pri_mean, n_iter=20, em_vars='all')
print(kf1.transition_matrices, kf1.transition_offsets, kf1.transition_covariance)

我创建了一个过滤器 KalmanFilter() ,循环10次迭代并打印,然后再循环10次并打印。这相当于调用 .em() 直接进行20次迭代。

将产生以下输出

[[ 0.95500561]] [ 113.29118228] [[ 6431.66262464]]
[[ 0.93636512]] [ 119.32378005] [[ 249.67547612]]
[[ 0.93636512]] [ 119.32378005] [[ 249.67547612]]

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